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Agent Skill · 研究检索

convert-sc-design-hblab(转换 sc 设计 hblab)

用于辅助界面设计、视觉规范、排版、配色、布局和交互体验优化。它适合让 Agent 根据产品场景整理页面结构、生成 UI 方案、检查视觉一致性或改进组件层级。使用时需要结合现有品牌、设计系统和用户任务,不应只堆装饰元素;涉及真实页面改动时,应通过截图或浏览器预览检查文本溢出、对齐和响应式表现。

convert-sc-design-hblab 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 60,042。

总安装 374周安装 15GitHub Stars 1下载 121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:convert-sc-design-hblab(转换 sc 设计 hblab)
来源仓库:https://github.com/datht-hblab-company/convert-sc-design-hblab
仓库路径:skills/convert-sc-design-hblab
安装命令:
npx skills add https://github.com/datht-hblab-company/convert-sc-design-hblab --skill convert-sc-design-hblab
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/datht-hblab-company/convert-sc-design-hblab --skill convert-sc-design-hblab

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

convert-sc-design-hblab 读取 Google Sheets 表格并生成结构化 Markdown 文档。适用于设计规范提取、团队协作知识沉淀或 UI 组件说明编写。需配置 OAuth 凭据并通过 ~/.config/google-sheets/oauth-token.json 认证。

输出文件写入当前工作空间的 ./docs 目录,不污染技能安装路径。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/convert-sc-design-hblab

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/datht-hblab-company/convert-sc-design-hblab --…;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

    它需要接触敏感数据,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

convert-sc-design-hblab 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/datht-hblab-company/convert-sc-design-hblab --skill conv…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

convert-sc-design-hblab 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。

convert-sc-design-hblab 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

convert-sc-design-hblab 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。

convert-sc-design-hblab 用的人多吗?

公开数据是累计安装 374 次,近一周安装 15 次,下载 121 次,GitHub 1 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。

convert-sc-design-hblab 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
convert-sc-design-hblab

转换 sc 设计 hblab · 本页

3741接触敏感数据未明确有提醒

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

convert-sc-design-hblab

Read a Google Sheet by SPREADSHEET_ID and turn the result into usable markdown.

Requirements

  • OAuth credentials at ~/.config/google-sheets/oauth-token.json with:

- client_id - client_secret - refresh_token

  • Google Sheets API enabled for that OAuth app

Output Policy

  • Use the installed script from the skill directory, but write any authored markdown into ./docs of the current workspace.
  • If ./docs does not exist, create it before writing files.
  • Do not save generated documents into the installed skill directory.

Usage

Step 1: Resolve the installed script path

SKILL_DIR is the directory containing this skill — the directory from which this SKILL.md was loaded. It contains scripts/read_sheet.py. Each agent resolves this from its own skill registry; no hardcoded path is needed.

Step 1.5: Extract the spreadsheet ID

If the user gave a URL like: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1BxiMVs0XRA5nFMdKvBdBZjgmUUqptlbs74OgvE2upms/edit#gid=0

The spreadsheet ID is the segment between /d/ and the next /: 1BxiMVs0XRA5nFMdKvBdBZjgmUUqptlbs74OgvE2upms

# Extract from URL (bash)
SPREADSHEET_ID=$(echo "$URL" | sed 's|.*/d/\([^/]*\).*|\1|')

If the user gave a raw alphanumeric ID with no slashes, use it directly.

Step 2: Fetch sheet data

python3 "$SKILL_DIR/scripts/read_sheet.py" --spreadsheet-id "$SPREADSHEET_ID" --sheet-name <SHEET_NAME>

If the caller already has a Google Sheets tab id from the URL, they can target it directly:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/read_sheet.py" --spreadsheet-id "$SPREADSHEET_ID" --gid <GID>

Step 2.5: Discover the sheet name

If the user did not specify a sheet name, omit --sheet-name — the script reads the first sheet by default. If the user provides both --sheet-name and --gid, --gid overrides --sheet-name.

To inspect headers and data shape before committing to a format, always run json first:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/read_sheet.py" \
  --spreadsheet-id "$SPREADSHEET_ID" \
  --format json

Ask the user whether they want to read additional sheets if the spreadsheet has multiple tabs. Always preserve the full sheet content unless the user explicitly asks for summarization.

Step 3: Classify data shape and format accordingly

After inspecting the JSON output, classify the data:

ShapeSignsRecommended approach
TabularRow 0 = headers, rows 1+ = records--format table, add heading + 1-sentence description
Key-value / configTwo columns (key, value)Don't use a table — render as ## Key / value prose
Pivot / cross-tabFirst col = label, remaining = categories--format table, note pivot structure above table
Free text / notesIrregular rows, no clear header--format text, render each row as a paragraph or bullet

Step 4: Write the markdown document

Structure:

# <Spreadsheet Title or User-Provided Name>

> Source: Google Sheet — <Sheet Name> (ID: <SPREADSHEET_ID>)

## <Section heading derived from content>

<Formatted content>
  • Derive the title from context or ask the user.
  • Always include the source line.
  • Save to ./docs/<sheet-name-kebab-case>.md. Create ./docs first: mkdir -p./docs

Parameters

ParameterRequiredDescription
--spreadsheet-idYesThe Google Spreadsheet ID
--sheet-nameNoSheet name to read. Defaults to the first sheet.
--gidNoGoogle Sheets tab id / sheetId. Overrides --sheet-name when both are set.
--credentialsNoOAuth credentials path. Defaults to ~/.config/google-sheets/oauth-token.json.
--outputNoOutput file path. Defaults to stdout.
--formatNoOutput format: json (default), table, or text.
--rawNoKeep empty columns instead of cleaning them.

Example

# Fetch as JSON
python3 "$SKILL_DIR/scripts/read_sheet.py" \
  --spreadsheet-id "1BxiMVs0XRA5nFMdKvBdBZjgmUUqptlbs74OgvE2upms" \
  --gid "0"

# Fetch as markdown table
python3 "$SKILL_DIR/scripts/read_sheet.py" \
  --spreadsheet-id "1BxiMVs0XRA5nFMdKvBdBZjgmUUqptlbs74OgvE2upms" \
  --sheet-name "Sheet1" \
  --format table

# Save raw output directly into the current workspace docs folder
mkdir -p ./docs
python3 "$SKILL_DIR/scripts/read_sheet.py" \
  --spreadsheet-id "1BxiMVs0XRA5nFMdKvBdBZjgmUUqptlbs74OgvE2upms" \
  --gid "0" \
  --format table \
  --output ./docs/sheet1.md

OAuth Credentials Format

{
  "type": "oauth",
  "client_id": "your-client-id.apps.googleusercontent.com",
  "client_secret": "your-client-secret",
  "refresh_token": "your-refresh-token"
}

First-Run Setup

If credentials don't exist at ~/.config/google-sheets/oauth-token.json:

  1. Create a Google Cloud project, enable the Google Sheets API
  2. Create an OAuth 2.0 Desktop app credential → download JSON
  3. Get a refresh token via https://developers.google.com/oauthplayground/

- Use scope: https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly

  1. Create the credentials file: mkdir -p ~/.config/google-sheets # Write the JSON with client_id, client_secret, refresh_token

For detailed steps, see docs/troubleshooting.md in the source repo.

平台分布

Codex

35.78%
按下载量换算43

Claude

31.25%
按下载量换算38

Cursor

20.12%
按下载量换算24

Gemini CLI

9.44%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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