Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

archive-suggest(存档建议)

archive-suggest 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

archive-suggest 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 17,352。

总安装 419周安装 18GitHub Stars 4下载 147核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:archive-suggest(存档建议)
来源仓库:https://github.com/cdeistopened/opened-vault
仓库路径:skills/archive-suggest
安装命令:
npx skills add https://github.com/cdeistopened/opened-vault --skill archive-suggest
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/cdeistopened/opened-vault --skill archive-suggest

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于从存档内容生成每日社交媒体发布建议。挖掘可再利用的常青内容进行重新分发。archive-suggest 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。提供主内容索引扫描和候选内容筛选机制。安装需从指定 GitHub 仓库获取,使用时需确认内容数据库路径。涉及内容生成时应注意版权和引用规范。

来源仓库内路径:skills/archive-suggest

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/cdeistopened/opened-vault --skill archive-sugg…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

archive-suggest 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cdeistopened/opened-vault --skill archive-suggest。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

archive-suggest 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

archive-suggest 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

archive-suggest 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

archive-suggest 用的人多吗?

公开数据是累计安装 419 次,近一周安装 18 次,下载 147 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

archive-suggest 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
archive-suggest

存档建议 · 本页

4194调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Archive Suggest

Generate daily social post suggestions from archive content. Surfaces evergreen gems for repurposing.

When to Use

  • Daily content suggestion routine
  • When looking for easy content wins
  • To keep evergreen content circulating

Sources to Scan

  1. Master Content Index - .claude/references/Master_Content_Index.md

- 48 Blog posts - 286 Daily newsletters - 66 Podcast episodes

  1. Content Database - Content/Master Content Database/

- Full content files

  1. Podcast Transcripts - Studio/Podcast Studio/*/transcript.md

The Process

Step 1: Candidate Selection

Scan Master Content Index for pieces worth resurfacing.

Selection Criteria:

CriteriaWeightNotes
Evergreen topicHighNot time-sensitive news
Seasonal relevanceHighBack-to-school (Aug), tax season (Jan-Apr), summer (May-Jun)
News hookHighCurrent event relates to old content
High-performing tagsMediumTopics with proven engagement
UnderutilizedMediumGood content not recently shared

Seasonal Triggers:

MonthThemes
Jan-FebNew year resolutions, tax planning, semester start
Mar-AprSpring planning, testing season, summer prep
May-JunEnd of year, summer activities, deschooling
Jul-AugBack to school, curriculum planning, getting started
Sep-OctSettling in, adjustments, fall activities
Nov-DecHolidays, gift guides, year reflection

Output: 3-5 candidate pieces

Step 2: Extract Key Snippets

For each candidate, read the full content and extract:

  1. Best standalone insight (1-2 sentences)
  2. Key quote or stat (if applicable)
  3. Why share now (evergreen/seasonal/news hook)

Snippet format:

## Candidate: [Title]
**Published:** [Date]
**URL:** [URL]
**Type:** Blog / Daily / Podcast

**Best snippet:** "[1-2 sentence insight]"

**Why now:** [Evergreen / Seasonal: [reason] / News hook: [event]]

**Tags:** [relevant tags]

Step 3: Quick Framework Fit

Load TEMPLATE_INDEX.md and generate draft posts.

For each snippet:

  1. Match to 1-2 best templates
  2. Generate LinkedIn draft
  3. Generate X draft
  4. Include link to original article
  5. Add framing ("Still relevant:" or "From our archive:" etc.)

Framing options:

  • "Still relevant today:"
  • "From the archive:"
  • "This holds up:"
  • "Timely reminder:"
  • [No framing - just post the content]

Step 4: Post to Slack

Post suggestions to #content-inbox (C0ABV2VQQKS) using the standard format.

Slack Message Format:

*[Article Title]*
_Archive | [Type: Blog/Daily/Podcast] | Published [date]_

[Best standalone snippet - 1-2 sentences]

OpenEd angle: [Why share now - evergreen/seasonal/news hook]
Suggested: LinkedIn, X

[URL]

Note: No emojis in the main format. Reactions (✍️ to develop, ❌ to skip) are added by users.


Daily Run Checklist

  • Scan Master Content Index
  • Identify 3-5 candidates (mix of evergreen + seasonal)
  • Extract snippets from each
  • Generate draft posts (LinkedIn + X minimum)
  • Post to Slack #content-inbox (C0ABV2VQQKS)
  • Log selections in Performance tracking

Archive Scoring Heuristics

High Priority (Always Consider)

  • Back-to-school content - Jul/Aug
  • Getting started guides - Any new family influx period
  • Method explainers - (Montessori, Classical, Unschooling) - Evergreen
  • Career prep - High engagement topic
  • Socialization - Evergreen FAQ

Medium Priority

  • Curriculum guides - Before semester starts
  • Subject-specific - When seasonal (science fair season, etc.)
  • Tool recommendations - When tool is in news

Lower Priority (Rotate In)

  • Day in the life profiles - Mix variety
  • Podcast clips - If not recently shared
  • Announcements - Usually not evergreen

Integration Points

  • Slack MCP - Post suggestions
  • Master Content Index - Source database
  • GetLate - If auto-scheduling approved posts
  • Performance tracking - Log what gets used

Related Skills

  • newsletter-to-social - For current content
  • text-content - Template library
  • quality-loop - Quality gates for drafts

平台分布

Codex

37.63%
按下载量换算55

Claude

28.63%
按下载量换算42

Cursor

18.96%
按下载量换算28

Gemini CLI

8.81%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills