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Agent Skill · 待分类

topic-generation(话题生成)

topic-generation 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。

topic-generation 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT,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 7,014。

总安装 396周安装 16GitHub Stars 44下载 124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
MIT

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:topic-generation(话题生成)
来源仓库:https://github.com/alchaincyf/glm-claude
仓库路径:skills/topic-generation
安装命令:
npx skills add https://github.com/alchaincyf/glm-claude --skill topic-generation
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/alchaincyf/glm-claude --skill topic-generation

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。

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 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。

安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。topic-generation 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/topic-generation

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/alchaincyf/glm-claude --skill topic-generation;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

topic-generation 怎么安装?

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

topic-generation 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。

topic-generation 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

topic-generation 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

topic-generation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 396 次,近一周安装 16 次,下载 124 次,GitHub 44 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。

topic-generation 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 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

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
topic-generation

话题生成 · 本页

39644权限未标注MIT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

选题生成

何时使用此Skill

当用户出现以下任一需求时,使用此技能:

  • 需要文章"选题"、"选题方向"
  • 不知道"写什么"、"创作什么"
  • 缺少"内容灵感"、"创作思路"
  • 需要"文章方向"、"内容规划"
  • 希望获得"选题建议"、"主题推荐"

核心目标

根据用户需求快速生成多个高质量的选题方案,每个方案都包含完整的执行计划,帮助用户快速确定创作方向并开始内容创作。

执行流程

第一步:需求分析和背景了解

目标:充分理解用户的创作需求和背景

关键信息收集:

  1. 创作类型确认

- 文章类型:博客文章、社交媒体、教程、观点文 - 内容领域:技术、生活、职场、教育、娱乐 - 目标长度:短文(500-1000字)、中等(1000-3000字)、长文(3000+字)

  1. 目标受众分析

- 读者群体:年龄、职业、兴趣、知识水平 - 阅读场景:工作时间、休闲时间、学习时间 - 期望收获:知识获取、技能提升、娱乐放松

  1. 创作目标设定

- 主要目的:品牌建设、知识分享、商业转化 - 成功指标:阅读量、互动率、转化率 - 时间要求:紧急(1-2天)、正常(1周)、从容(2周+)

  1. 资源约束评估

- 可用时间:调研时间、写作时间、修改时间 - 专业背景:领域熟悉程度、研究深度要求 - 技术工具:是否需要特殊工具或资源

第二步:多方向选题生成

目标:生成3-4个不同角度的选题方案

选题策略:

  1. 热点结合型选题

- 结合当前热点话题和趋势 - 提供独特视角和深度分析 - 容易获得流量和关注

  1. 问题解决型选题

- 针对目标受众的痛点问题 - 提供实用的解决方案 - 具有长期价值和复用性

  1. 经验分享型选题

- 分享个人经历和心得 - 真实性强,容易产生共鸣 - 建立个人品牌和专业形象

  1. 趋势预测型选题

- 分析行业发展趋势 - 提供前瞻性见解 - 展现专业洞察力

第三步:选题方案详细设计

目标:为每个选题提供完整的执行方案

方案结构:

选项1:[选题标题]

选题类型:[热点/问题解决/经验分享/趋势预测]

核心亮点:

  • 🎯 主要卖点:[1-2个核心吸引力]
  • 💡 创新点:[独特视角或方法]
  • 📈 预期效果:[流量、互动、转化预期]

内容大纲:

一、开头钩子
   [如何吸引读者注意力的开头]

二、主体部分
   1. [主要论点1]
   2. [主要论点2]
   3. [主要论点3]

三、实用价值
   [读者能获得的具体价值]

四、结尾总结
   [如何让读者有收获感的结尾]

工作量评估:

  • 调研时间:[X小时/天]
  • 写作时间:[X小时/天]
  • 修改时间:[X小时/天]
  • 总工作量:[总计时间]

目标受众:

  • 主要受众:[具体人群描述]
  • 次要受众:[潜在受众描述]
  • 读者规模:[预估覆盖人群]

优势分析:

  • ✅ [优势1:如流量潜力大]
  • ✅ [优势2:如实用性强]
  • ✅ [优势3:如容易传播]

挑战分析:

  • ⚠️ [挑战1:如竞争激烈]
  • ⚠️ [挑战2:如需要深度研究]
  • ⚠️ [挑战3:如时效性要求高]

成功概率:[高/中/低] - [原因说明]

第四步:综合对比和推荐

目标:帮助用户做出最终选择

对比维度:

  1. 执行难度:时间投入、专业要求、资源需求
  2. 预期效果:流量潜力、用户价值、商业价值
  3. 风险评估:竞争风险、时效风险、质量风险
  4. 个人匹配:专业匹配、兴趣匹配、资源匹配

推荐逻辑:

如果你希望 [目标1],推荐选择 [选项X]
如果你更关注 [目标2],推荐选择 [选项Y]
如果你的限制条件是 [限制条件],推荐选择 [选项Z]

特殊场景处理

1. 创作瓶颈期

策略:

  • 提供跨领域的选题建议
  • 建议从不同角度思考
  • 推荐合作或采访形式

2. 资源有限情况

策略:

  • 优先推荐经验分享型选题
  • 建议利用现有知识和经验
  • 提供轻量级的创作方案

3. 商业导向需求

策略:

  • 重点关注转化率选题
  • 结合产品或服务特点
  • 提供明确的商业价值路径

质量标准

选题质量标准

  • 符合用户目标和受众需求
  • 具有独特性和差异化
  • 在能力范围内可执行
  • 有明确的价值主张

方案完整性标准

  • 包含完整的执行计划
  • 提供准确的工作量评估
  • 分析清楚优劣势
  • 给出明确的推荐理由

交付示例

示例:Python编程教程选题

需求背景:用户是Python开发者,想写技术博客提升个人品牌

生成方案:

选项1:Python性能优化10个技巧

选题类型:问题解决型

核心亮点:

  • 🎯 实用性强,直接解决开发痛点
  • 💡 汇总个人实战经验,有独特见解
  • 📈 容易被收藏和转发

工作量评估:

  • 调研时间:2小时(验证技巧有效性)
  • 写作时间:4小时(含代码示例)
  • 修改时间:2小时
  • 总工作量:8小时

成功概率:高 - 内容实用,受众明确

选项2:Python在AI领域的5个创新应用

选题类型:趋势预测型

核心亮点:

  • 🎯 结合AI热点,流量潜力大
  • 💡 前瞻性内容,展现专业视野
  • 📈 容易建立权威形象

工作量评估:

  • 调研时间:6小时(需要研究最新案例)
  • 写作时间:5小时
  • 修改时间:3小时
  • 总工作量:14小时

成功概率:中 - 竞争激烈,需要独特视角

推荐:如果时间有限,推荐选项1;如果要建立权威形象,推荐选项2


*最后更新:2024年*

平台分布

Claude Code

29.43%
按下载量换算36

OpenCode

19.91%
按下载量换算25

Gemini CLI

19.19%
按下载量换算24

Antigravity

12.19%
按下载量换算15

windsurf

8.11%
按下载量换算10

Codex

3.63%
按下载量换算5

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。

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