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Agent Skill · 研究检索

ai-dev-release-helper(ai dev 发布助手)

ai-dev-release-helper 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Local Agent 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

ai-dev-release-helper 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 48,319。

总安装 696周安装 29下载 232核验 2026-05-01
研究检索需要联网unknown未标认证来源可访问许可证需确认审计未展示Local Agent

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。
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:ai-dev-release-helper(ai dev 发布助手)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:ai-dev-release-helper
安装命令:
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。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

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。

ai dev 发布助手用于信息查找、检索和筛选,支持发布相关功能。适合需要根据关键词或任务场景快速定位信息的场景。可通过来源线索实现候选结果筛选。安装前建议确认权限范围和维护状态。注意可能触发的联网或文件操作。ai-dev-release-helper 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:ai-dev-release-helper

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 Local Agent;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

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 ai-dev-release-helper。

  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

    它需要需要联网,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

ai-dev-release-helper 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 ai-dev-release-helper。

ai-dev-release-helper 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。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。

ai-dev-release-helper 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

ai-dev-release-helper 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。

ai-dev-release-helper 用的人多吗?

公开数据是累计安装 696 次,近一周安装 29 次,下载 232 次。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。

ai-dev-release-helper 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。

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。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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 Local Agent,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

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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
ai-dev-release-helper

ai dev 发布助手 · 本页

696—需要联网未明确未收录

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

AI开发者发布助手 (ai-dev-release-helper)

自动化 GitHub 项目发布全流程:竞品调研 → 封面图生成 → 公众号深度文章发布。

使用场景

当用户提到以下关键词时激活:

  • "发布开源项目"、"新版本公告"
  • "写项目介绍文章"、"生成项目封面"
  • "GitHub Release"、"产品发布"
  • "写公众号技术文"、"开发者内容运营"

工作流架构

输入:项目名称 + 简介 + GitHub链接
   ↓
┌──────────────────┐
│  brave-search   │ → 搜索竞品/行业背景 + 技术趋势
└────────┬─────────┘
         ↓
┌──────────────────┐
│ nano-banana-pro │ → AI 生成项目封面图 + 功能亮点图
└────────┬─────────┘
         ↓
┌──────────────────┐
│ wechat-article-pro │ → 生成 3000-5000 字深度分析文 + 自动排版
└──────────────────┘
         ↓
   输出:封面图 + 公众号文章(可一键发布)

快速使用

# 完整工作流
openclaw run ai-dev-release-helper \
  --project "LitAI" \
  --tagline "开源 GPT-4 级中文大模型" \
  --github "https://github.com/example/litai" \
  --output ./output/

输入参数

参数类型必填说明
projectstring✅项目名称
taglinestring✅一句话介绍
githubstring✅GitHub 仓库地址
featuresstring[]❌核心功能列表(默认从 README 提取)
outputstring❌输出目录(默认./output)

工作流步骤

Step 1: brave-search — 竞品与行业调研

搜索同类型开源项目的市场定位、技术特点、用户评价,输出结构化竞品分析摘要。

输入:项目名称 + 赛道关键词
输出:competitor_analysis.md(竞品列表 + 差异化要点)
超时:30 秒

Step 2: nano-banana-pro — 项目视觉资产生成

调用 Gemini 3 Pro Image 生成两张图:

  1. 封面图:项目 Hero 图,品牌感强,适合公众号头图
  2. 功能图:核心功能可视化,适合文章插图
输入:
  - prompt: "{project} {tagline} hero image, tech dark theme, modern UI"
  - size: 2K
  - output: cover.png, feature.png
超时:60 秒

Step 3: wechat-article-pro — 公众号深度文章生成

基于竞品分析 + 项目信息,生成 3000-5000 字技术分析文,风格参考刘润老师的商业分析逻辑。

输入:
  - topic: 项目发布公告
  - style: 刘润风格(通俗易懂 + 案例 + 数据)
  - images: cover.png, feature.png(自动上传为公众号配图)
  - autoTypeset: true
输出:article.md(可直接粘贴到公众号后台)
超时:180 秒

输出格式

{
  "project": "LitAI",
  "tagline": "开源 GPT-4 级中文大模型",
  "github": "https://github.com/example/litai",
  "outputs": {
    "competitorAnalysis": "output/competitor_analysis.md",
    "coverImage": "output/cover.png",
    "featureImage": "output/feature.png",
    "article": "output/article.md"
  },
  "articleStats": {
    "wordCount": 4200,
    "images": 2,
    "readTime": "8 分钟"
  }
}

输出文件说明

文件说明
competitor_analysis.md竞品调研 Markdown,500-800 字
cover.png封面图,2K 分辨率,16:9
feature.png功能亮点图,2K 分辨率,4:3
article.md公众号文章 Markdown,可直接粘贴发布

示例文章结构

# {Project} 正式发布:为什么我们赌在了这个方向?

## 引言
{一句话介绍项目,为何此时发布}

## 01 市场背景:为什么现在是最佳时间点?
{基于 brave-search 竞品分析}

## 02 产品解析:{Project} 解决什么问题?
{核心功能 + 技术亮点}

## 03 与竞品对比:我们的差异化在哪里?
{竞品表格对比}

## 04 团队故事:为什么是我们?
{团队背景 / 开源理念}

## 05 未来路线图
{下一步计划}

## 结语
{开源邀请 / 社区呼吁}

注意事项

  • GitHub 链接:确保仓库公开且有 README,工具会自动抓取关键信息
  • 封面图:默认使用科技深色主题,如需调整风格可在 prompt 中说明
  • 公众号发布:需用户手动将 article.md 内容粘贴到公众号后台,或配置自动发布
  • 竞品调研:搜索结果基于 DuckDuckGo 公开数据,可能不包含最新信息

技术栈

  • 调研:brave-search(Web Search API)
  • 图片:nano-banana-pro(Gemini 3 Pro Image)
  • 文章:wechat-article-pro(微信公众号发布)
  • 编排:OpenClaw Skill Combo

平台分布

Local Agent

91.59%
按下载量换算212

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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