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Agent Skill · 待分类

china-holidays(中国假期)

china-holidays 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。

china-holidays 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 3,299。

总安装 1,071周安装 46GitHub Stars 3下载 375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:china-holidays(中国假期)
来源仓库:https://github.com/xzxiaoshan/open-agent-skills
仓库路径:skills/china-holidays
安装命令:
npx skills add https://github.com/xzxiaoshan/open-agent-skills --skill china-holidays
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/xzxiaoshan/open-agent-skills --skill china-holidays

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。

china-holidays 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 仓库安装并使用。

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。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/china-holidays

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/xzxiaoshan/open-agent-skills --skill china-hol…;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

china-holidays 怎么安装?

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

china-holidays 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。

china-holidays 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。

china-holidays 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。

china-holidays 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,071 次,近一周安装 46 次,下载 375 次,GitHub 3 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。

china-holidays 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

  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、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。

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
china-holidays

中国假期 · 本页

1,0713需要联网未明确有提醒

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

国家法定节假日查询

从中国政府网(www.gov.cn)获取国务院办公厅发布的国家法定节假日安排通知。

使用场景

  • 查询某年的节假日放假安排
  • 了解法定假日调休日期
  • 获取春节、国庆等长假具体天数
  • 确认是否需要补班调休

工作流程

第 1 步:确认查询年份

首先确认用户要查询的年份。如果用户未指定,默认使用当前年份。

第 2 步:获取节假日通知

运行脚本获取国务院办公厅发布的节假日安排通知:

python scripts/fetch_holidays.py --year {年份}

此脚本采用缓存优先策略:

  1. 优先读取本地缓存:检查 assets/{年份}.md 是否存在
  2. 缓存命中:直接返回缓存的节假日数据(毫秒级响应)
  3. 缓存未命中:联网从政府网获取数据,并自动缓存到本地

预期输出: 国务院办公厅关于该年度部分节假日安排的通知全文(纯中文内容)

强制刷新(可选)

如需强制从网络获取最新数据(忽略缓存),添加 --force 参数:

python scripts/fetch_holidays.py --year {年份} --force

触发场景: 当用户提到以下类似话术时,使用 --force 参数:

  • "重新从网络获取"
  • "强制更新缓存"
  • "刷新一下数据"
  • "重新下载"
  • "更新一下{年份}的缓存"

第 3 步:解析并输出节假日信息

根据获取到的通知内容,按照用户要求整理输出:

标准输出格式:

【{年份}年国家法定节假日安排】

一、元旦:{具体日期}放假调休,共{天数}天。{调休说明}
二、春节:{具体日期}放假调休,共{天数}天。{调休说明}
三、清明节:{具体日期}放假调休,共{天数}天。{调休说明}
四、劳动节:{具体日期}放假调休,共{天数}天。{调休说明}
五、端午节:{具体日期}放假调休,共{天数}天。{调休说明}
六、中秋节:{具体日期}放假调休,共{天数}天。{调休说明}
七、国庆节:{具体日期}放假调休,共{天数}天。{调休说明}

示例

示例 1:查询 2026 年节假日

用户说: "帮我查一下 2026 年的节假日安排"

操作:

  1. 确认年份:2026
  2. 运行:python scripts/fetch_holidays.py --year 2026
  3. 获取国务院办公厅通知内容
  4. 整理输出节假日安排

结果:

【2026 年国家法定节假日安排】

一、元旦:1 月 1 日(周四)至 3 日(周六)放假调休,共 3 天。1 月 4 日(周日)上班。
二、春节:2 月 15 日(农历腊月二十八、周日)至 23 日(农历正月初七、周一)放假调休,共 9 天。2 月 14 日(周六)、2 月 28 日(周六)上班。
三、清明节:4 月 4 日(周六)至 6 日(周一)放假,共 3 天。
四、劳动节:5 月 1 日(周五)至 5 日(周二)放假调休,共 5 天。5 月 9 日(周六)上班。
五、端午节:6 月 19 日(周五)至 21 日(周日)放假,共 3 天。
六、中秋节:9 月 25 日(周五)至 27 日(周日)放假,共 3 天。
七、国庆节:10 月 1 日(周四)至 7 日(周三)放假调休,共 7 天。9 月 20 日(周日)、10 月 10 日(周六)上班。

说明: 脚本返回的是国务院办公厅通知原文。Agent 需要从中提取关键信息并整理输出:

  • 默认情况:按上述标准格式整理输出
  • 用户指定格式:如果用户主动提供了输出格式要求或指定了输出模板,按照用户给定的要求整理输出(如 JSON、表格、列表、简短回复等)

示例 2:查询当年节假日

用户说: "今年放假怎么安排的?"

操作:

  1. 确认年份:当前年份(2026)
  2. 运行:python scripts/fetch_holidays.py --year 2026
  3. 输出节假日安排

结果: 输出 2026 年全年节假日安排(格式同示例 1)

示例 3:强制刷新缓存

用户说: "重新从网络获取 2026 年的节假日数据"

操作:

  1. 确认年份:2026
  2. 运行:python scripts/fetch_holidays.py --year 2026 --force
  3. 脚本会忽略本地缓存,重新从政府网获取数据

预期输出:

$ python scripts/fetch_holidays.py --year 2026 --force
正在从网络获取 2026 年节假日数据...
找到通知:https://www.gov.cn/gongbao/2025/issue_12406/202511/content_7048922.html
正在获取通知内容...
已缓存到:skills/china-holidays/assets/2026.md
# 下方是通知原文内容

示例 4:查询特定节日

用户说: "2026 年春节放假几天?"

操作:

  1. 确认年份:2026
  2. 运行脚本获取数据
  3. 从返回内容中提取春节相关信息

输出示例:

2026 年春节放假安排:
2 月 15 日(农历腊月二十八、周日)至 23 日(农历正月初七、周一)放假调休,共 9 天。
2 月 14 日(周六)、2 月 28 日(周六)上班。

示例 5:比较两年节假日安排

用户说: "对比一下 2025 年和 2026 年春节放假有什么不同"

操作:

  1. 分别获取两年的节假日数据
  2. 运行:python scripts/fetch_holidays.py --year 2025 和 python scripts/fetch_holidays.py --year 2026
  3. 提取春节相关信息进行对比

输出示例:

2025 年 vs 2026 年春节放假对比:

2025 年春节:1 月 28 日(除夕)至 2 月 4 日(初七)放假,共 8 天
2026 年春节:2 月 15 日(腊月二十八)至 23 日(初七)放假,共 9 天

差异:2026 年比 2025 年多放 1 天,且 2026 年包含腊月二十八

示例 6:自定义输出格式

用户说: "用 JSON 格式输出 2026 年所有节假日安排"

操作:

  1. 运行脚本获取数据
  2. 按用户要求的 JSON 格式整理输出

输出示例:

{
  "year": 2026,
  "holidays": [
    {"name": "元旦", "dates": "1 月 1 日 -1 月 3 日", "days": 3, "makeup_work": "1 月 4 日"},
    {"name": "春节", "dates": "2 月 15 日 -2 月 23 日", "days": 9, "makeup_work": "2 月 14 日、2 月 28 日"},
    {"name": "清明节", "dates": "4 月 4 日 -4 月 6 日", "days": 3, "makeup_work": "无"},
    {"name": "劳动节", "dates": "5 月 1 日 -5 月 5 日", "days": 5, "makeup_work": "5 月 9 日"},
    {"name": "端午节", "dates": "6 月 19 日 -6 月 21 日", "days": 3, "makeup_work": "无"},
    {"name": "中秋节", "dates": "9 月 25 日 -9 月 27 日", "days": 3, "makeup_work": "无"},
    {"name": "国庆节", "dates": "10 月 1 日 -10 月 7 日", "days": 7, "makeup_work": "9 月 20 日、10 月 10 日"}
  ]
}

故障排查

搜索无结果

错误现象: 脚本返回"未找到相关节假日通知"或"搜索结果为空"

可能原因:

  • 该年份的节假日通知尚未发布(通常上一年度 11-12 月发布下一年度安排)
  • 网络连接问题

Agent 处理方式:

  1. 如果查询的是未来年份,提示用户该年度通知尚未发布
  2. 建议用户查询已发布的年份(如当前年份或上一年)
  3. 如网络问题,向用户说明情况并建议稍后重试

在线获取失败

错误现象: 脚本退出并显示网络请求失败

可能原因:

  • 网络连接不稳定
  • 政府网接口参数发生变更

Agent 处理方式:

  1. 检查网络连接后重试一次
  2. 如仍失败,向用户说明"政府网数据暂时无法获取"
  3. 建议用户使用缓存数据(--force 参数移除)或稍后重试
  4. 如用户需要,可告知用户直接访问政府网查看

内容解析失败

错误现象: 获取到 URL 但无法提取有效内容

Agent 处理方式:

  1. 向用户说明"内容解析失败"
  2. 将原始 URL 提供给用户,让用户手动访问查看
  3. 建议用户稍后重试

缓存数据不存在

错误现象: 本地无缓存且在线获取失败

Agent 处理方式:

  1. 向用户说明该年份数据暂时无法获取
  2. 建议用户查询其他年份
  3. 或建议用户稍后重试

通用处理原则:

  • 任何错误都应向用户清晰说明原因和建议
  • 优先尝试使用缓存数据
  • 网络问题建议用户稍后重试
  • 提供替代方案(如查询其他年份、访问政府网)

技术说明

  • 数据来源:中国政府网(www.gov.cn)官方发布的国务院办公厅通知
  • 数据权威性:来源于国务院公报,具有官方效力
  • 更新频率:通常每年 11-12 月发布下一年度安排
  • 缓存策略:本地缓存优先,减少网络请求,提升响应速度

缓存机制

脚本采用缓存优先策略:

  1. 优先读取本地缓存:检查 assets/{年份}.md 是否存在
  2. 缓存命中:直接返回缓存数据(毫秒级响应,无需网络)
  3. 缓存未命中:自动从政府网获取数据并缓存到本地

Agent 处理建议:

  • 默认情况下直接使用缓存数据
  • 当用户表达"重新获取"、"刷新数据"、"从网上查最新的"等意图时,应理解为需要强制从网络获取最新数据
  • 缓存文件位于 assets/{年份}.md,每年新数据发布后会自动更新

技巧

  1. 缓存策略:脚本优先使用本地缓存,响应更快
  2. 发布时间:国务院办公厅通常在每年 11-12 月发布下一年度节假日安排
  3. 刷新数据:当用户要求"重新获取"、"刷新"时,应强制从网络获取最新数据
  4. 默认年份:用户未指定年份时,主动询问或使用当前年份
  5. 离线使用:已有缓存的年份可以完全离线查询
  6. 数据权威性:所有数据来自中国政府网(www.gov.cn),具有官方效力
  7. 跨年度对比:可以分别获取不同年份数据进行对比分析
  8. 格式灵活:支持按用户要求输出 JSON、表格、列表等不同格式

注意事项

  1. 数据时效性:只能查询已发布的年份,未来年份的通知需等待官方发布
  2. 官方来源:所有数据均来自政府网官方渠道,确保准确性
  3. 调休安排:输出时务必包含调休上班日期的说明,方便用户安排工作

平台分布

Codex

33.03%
按下载量换算124

Claude

31.43%
按下载量换算118

Cursor

18.17%
按下载量换算68

Gemini CLI

9.44%
按下载量换算35

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。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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