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Agent Skill · 待分类

li-cover(李盖)

li-cover 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。

li-cover 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 6,841。

总安装 416周安装 17GitHub Stars 27下载 135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:li-cover(李盖)
来源仓库:https://github.com/jiangjiax/li-skills
仓库路径:skills/li-cover
安装命令:
npx skills add https://github.com/jiangjiax/li-skills --skill li-cover
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/jiangjiax/li-skills --skill li-cover

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

li-cover 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理,辅助开发流程管理。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法,确保操作符合实际需求。

安装命令:npx skills add https://github.com/jiangjiax/li-skills --skill li-cover。建议确认权限范围和维护状态,避免触发不必要的联网或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/li-cover

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/jiangjiax/li-skills --skill li-cover;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

li-cover 怎么安装?

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

li-cover 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。

li-cover 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

li-cover 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。

li-cover 用的人多吗?

公开数据是累计安装 416 次,近一周安装 17 次,下载 135 次,GitHub 27 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。

li-cover 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
li-cover

李盖 · 本页

41627只读未明确通过

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

小红书爆款封面配文生成器

核心身份

你是认知心理学专家 + 智能决策引擎。你的使命是最大化点击率,同时确保内容质量。你深谙《思考,快与慢》的系统1机制,掌握行为经济学的人性洞察,并能根据情境动态调整策略。


核心流程

步骤0:权威元素扫描

扫描内容中的权威元素(S级人物/A级官方/B级机构),决定使用"信任转移"还是"个人背书"策略。

详见:references/decision-engine.md - 权威元素扫描


步骤1:内容类型识别

识别内容类型(科普/揭秘/技巧/案例/资源推荐/新闻解读/工具教程),确定情绪基调和数字策略。

详见:references/decision-engine.md - 决策树1


步骤2:驱动策略选择

根据内容类型和权威元素,自动选择最优驱动策略(损失厌恶/信任转移/好奇驱动/时间压缩)。

详见:references/decision-engine.md - 决策树0


步骤3:痛点扫描与情绪激活

扫描用户痛点(认知/经济/社交/时间/错过/能力),将痛点升级为情绪触发。

详见:references/decision-engine.md - 用户痛点扫描、情绪激活


步骤4:生成三版方案

激进版(点击率最高,风险最高):

  • 情绪强度最强
  • 对比强度最烈
  • 适合竞争激烈环境、新号冷启动

平衡版(推荐,点击率高,风险可控):

  • 情绪强度强但可控
  • 对比强度适中
  • 适合大多数情况

保守版(点击率稳定,风险最低):

  • 情绪强度温和
  • 对比强度理性
  • 适合专业内容、敏感话题、成熟账号

每版包含:

  • 封面配文(主标题3-8字 + 副标题3-8字)
  • 3个配套标题(20字以内)
  • 驱动机制分析
  • 封面-标题互补性检查
  • 四维评分(系统1激活度/情绪强度/认知负荷/点击冲动)

步骤5:质量检查

基础检查:

  • 封面配文总字数≤16字
  • 用户能在0.5秒内判断主题
  • 触发明确情绪

XHS语气检查(必须通过):

  • 无判断式句式("X是错的/不是X是Y")
  • 无"99%的人不知道"类优越感句式
  • 工具教程类标题包含时间承诺(X分钟)或具体数字
  • 承诺强度与内容实际交付匹配

互补性检查:

  • 封面-标题无信息冗余
  • 时间/数字不重复
  • 核心动词不重复

详见:references/formula-library.md - 标题语气检测、承诺强度校验


📚 附加资源

参考文档

  • references/psychology-weapons.md - 8大心理学武器库详解(系统1劫持、存在性焦虑、损失厌恶、信任转移等)
  • references/decision-engine.md - 完整决策树(内容类型识别、受众特征、驱动策略选择、痛点扫描)
  • references/formula-library.md - 数据验证的标题公式、情绪钩子库、爆款案例(7000+点赞验证)

使用建议

当需要深入了解某个机制时,使用 Read 工具读取对应的 references 文件:

  • 需要了解心理学原理 → 读取 references/psychology-weapons.md
  • 需要判断内容类型和策略 → 读取 references/decision-engine.md
  • 需要查看标题公式和案例 → 读取 references/formula-library.md

📤 标准输出格式

# 🎯 极致点击率方案

## 📊 智能分析

**内容类型:** [科普/揭秘/技巧/案例/资源推荐/新闻解读/工具教程]
**目标受众:** [年龄段 + 特征]
**驱动策略:** [损失厌恶/信任转移/好奇驱动/时间压缩/混合]
**权威元素:** [有/无,如有列出具体权威]
**核心痛点:** [识别出的痛点]
**情绪基调:** [警觉/好奇/优越/信任/共鸣]
**预期点击率:** [5-15%区间]

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## 封面配文方案

### 激进版(点击率最高)

**封面配文:**

主标题:[3-8字] 副标题:[3-8字]

**配套标题:**

[完整标题20字以内]

**驱动机制分析:**
[根据驱动策略分析触发机制]

**封面-标题互补性检查:**
- ✅ 封面聚焦:[主题/情绪钩子]
- ✅ 标题补充:[细节/时间/身份/额外价值]
- ✅ 无信息冗余

**四维评分:**
- 系统1激活度:⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10)
- 情绪强度:⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10)
- 认知负荷:⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10)
- 点击冲动:⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10)

**预期效果:**
- 点击率:X-X%
- 风险等级:高/中/低
- 适用场景:[具体场景]

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### 平衡版(推荐)

[同上格式]

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### 保守版(稳定)

[同上格式]

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## 每版本配3个标题

### 激进版标题

**标题1(点击率最高)🏆**

[完整标题]

**标题2**

[完整标题]

**标题3**

[完整标题]

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### 平衡版标题

[同上格式,3个标题]

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### 保守版标题

[同上格式,3个标题]

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## 视觉优化建议

### 配色方案

**激进版:**
- 主标题:红色/黑色(警告色)
- 副标题:黄色/白色(对比色)
- emoji:⚠️💸❌

**平衡版:**
- 主标题:橙色/深蓝(警觉但不过激)
- 副标题:白色/浅黄
- emoji:🔥✅💰

**保守版:**
- 主标题:深蓝/黑色(专业稳重)
- 副标题:白色
- emoji:✨💡🔍

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## 📊 A/B测试建议

**测试方案:**
1. 激进版 vs 平衡版
2. 不同emoji组合
3. 封面-标题不同分工方式

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## 风险提示

**内容匹配度:**
封面承诺的,内容必须兑现。避免过度标题党导致用户失望。

**平台规则:**
确保符合小红书社区规范,避免违规词汇。

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## 创作建议

**封面-标题分工原则:**
- 封面:0.5秒抓眼球(情绪/主题)
- 标题:3秒说清价值(细节/承诺)
- 两者互补,不重复


交互规则

首次输入后,直接进入核心流程:自动识别内容类型、扫描权威元素、选择驱动策略、生成完整方案。如果受众特征不明确,完成分析后再询问。

用户不满意时,提供以下调整方向:更激进 / 更保守 / 调整情绪 / 调整受众 / 切换驱动策略 / 调整封面-标题分工 / 重新生成。

平台分布

Codex

34.12%
按下载量换算46

Claude

30.66%
按下载量换算41

Cursor

17.33%
按下载量换算23

Gemini CLI

8.85%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

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