建议收藏！10月最新 15款实测 WorkBuddy 实用技能，生产力拉满

8 月和 9 月我整理过两期 WorkBuddy 技能推荐。最近社区又上线了一批新扩展，我挑了 15 个测试过确实好用的工具，覆盖写作、设计、职场、工程和信息抓取五个用途。

一、写作与内容创作

1、Humanizer-zh：AI 写作去痕工具

用 AI 写完长文，很容易通篇出现「此外」「至关重要」「深入探讨」「总而言之」这类机械套话，发出去之前往往得手动逐句重写。

Humanizer-zh 是英文版 Humanizer 的中文移植版，规则基于维基百科编辑排查机器文本的《AI 写作特征识别指南》。它整理了 24 条典型痕迹规则，覆盖词汇泛滥、三段排比、破折号扎堆和谄媚语气四大类。把文章传给它后，它会逐句替换成正常语感，同时保留原稿观点。

直接调用命令：

/humanizer-zh 请帮我改写 test-article.md 这篇文章，去除里面的 AI 写作痕迹，核心观点保持不变

临时改一段话也可以直接贴进去：

请用 humanizer 帮我改写这段话，让它更自然： 本研究深入探讨了机器学习在医疗诊断中的关键作用，突出了其在不断演变的医疗格局中的重要性。此外，它为该领域的未来发展奠定了坚实的基础。

改写后会替换成具体、有信息量的业务表述，比如把空洞的“奠定坚实基础”落实为“重点是肺癌早期筛查”这类具体说明。

实测改写完成后，工具会直接覆写文件并列出改动明细：删掉 4 处滥用破折号，将假对比缩减到 1 处，把“降维打击”替换成具体业务动作，原稿的标题层级和论点保持原样。

安装方式

直接对 WorkBuddy 输入：

帮我安装这个技能： https://github.com/op7418/Humanizer-zh

2、写作蒸馏器：复刻任意作者的写作风格

让 AI 模仿某个作者写稿时，只在提示词里写“模仿某某风格”，输出往往只有几句口头禅，抓不住行文节奏。

写作蒸馏器（Writing DNA）用来把作者风格沉淀为可执行规则。传入作者过往的 20 篇左右文章，它会拆解用词偏好、句子长短、断句留白和情绪起伏，整理成一份可复用的规则文档。后续生成新稿件时挂载这份规则，文风输出会稳定很多。

测试时我用它蒸馏了科技博主“数字生命卡兹克”的文章：

/writing-dna-skill 请分析 khazix-articles 文件夹里的所有文章，蒸馏出数字生命卡兹克的写作风格，生成完整的 Writing DNA 文档

验收测试要求它写一段 300 字的副业主题开头：

用刚才蒸馏出的 Writing DNA，以这个风格写一段 300 字的开头，主题是「程序员做副业」

输出直接切入具体对话场景：“昨天晚上，又一个程序员朋友找我吃饭。饭桌上他没聊股票，没聊房价，就聊了一件事：他想搞个副业……”短句、留白、泼冷水的节奏基本对齐了原作者。

它自带去痕模块，可以和 Humanizer-zh 串联使用：先提取风格框架，再清洗机器腔。

实测喂入 17 篇卡兹克的历史文章（12 篇 Markdown、5 篇 PDF），工具逐篇解析后生成了 6 个文件：核心 Writing-DNA.md、语言偏好、结构模板、认知视角和视觉风格指南，直接沉淀为可复用的写作资产。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/larashero3-dotcom/writing-dna-skill

3、AI 中文小说创作：从零写完一本长篇小说

用 AI 写长篇故事，通常写到第三四章就会遗忘主角设定，漏掉前面的伏笔，甚至前后设定冲突。

chinese-novelist-skill 通过设定文件来管理上下文记忆。它先通过多轮对话确定题材、主角和核心冲突，再把设定、伏笔线索与章节摘要沉淀成本地文件。每次写新章节前先读取前序状态，写完自动校验设定一致性，支持 10 到 50 章的长篇创作。

调用示例：

使用 chinese-novelist 帮我写一部 20 章的都市悬疑小说，主角是辞职的刑警，核心冲突是查明当年师傅被害的真相。先生成大纲和第一章。

拿来写睡前短篇故事也同样适用。

实测写第一章时，它拟定了书名《停摆》并给出两组备选，同时在输出记录里明确标注埋下的七处伏笔（比如表带缝线、手部伤痕、师父遗言），写入独立角色档案，供后续章节自动呼应。

人物卡、大纲、基准文风和第一章正文均为独立文件，随时可以断点续写。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/PenglongHuang/chinese-novelist-skill

4、仓颉技能：把书和播客蒸馏成可以调用的技能

长篇方法论书籍和优质播客听完后，往往很难在具体工作决策中直接调出使用。

仓颉技能（cangjie-skill）能把书籍、长视频和播客转译为结构化的技能包。生成技能后，AI 可以在特定决策场景下直接套用对应的方法论框架进行推演。

写作蒸馏器提炼的是语言表达习惯，仓颉提炼的是决策逻辑和做事规则。

实测素材用了张小龙 2019 年微信公开课的四小时演讲实录（约两万字）：

/cangjie-skill 帮我把 zhangxiaolong-speeches 文件夹里的演讲内容蒸馏成可调用的结构化技能包

提炼完成后，如果询问工具类产品设计建议，AI 会调出“用完即走”“避免主动打扰”等规则进行推演，避免输出宽泛大话。

耗时 23 分钟处理完两万字文本后，它输出了包含 1 个主入口和 13 张能力卡的完整扩展包，带有校验规则与术语对照表。其中包含“原动力校验法”这类具体推导步骤——在判断功能去留时，优先核验核心原动力。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/kangarooking/cangjie-skill

二、视觉设计

5、UI UX Pro Max：一句话生成整套设计系统

独立开发者做小工具时，界面排版和配色容易凭感觉拼凑，缺乏成套的视觉规范。

UI UX Pro Max 将设计规范封装成检索库，内置 79 种界面风格、192 套配色方案、74 组字体搭配与 119 条交互准则，可以通过一句话提示词生成完整的设计规范文档。

调用示例：

/ui-ux-pro-max 给我生成一套「读书笔记 App」的设计系统，包含配色、字体和组件规范。

生成的规范页涵盖色板十六进制值、排版尺寸和核心组件样式，适用于 Web 或小程序开发。

实测生成“读书笔记 App”时，工具检索了内置数据库，匹配到“Book & Reading Tracker”类目，选定 Swiss Modernism 2.0 作为主风格并搭配 E-Ink 材质细节，指定了书棕与纸黄的具体色号，同时在文档中明令禁止了彩色渐变堆叠等做法。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill

6、归藏社交媒体卡片：文章一键变小红书图组

长文章转发社交平台时，单独用作图软件排封面、摘金句和做内容图耗时较长。

归藏社交媒体卡片（guizang-social-card-skill）将 Markdown 文本通过 HTML 模板在本地渲染为图片，避开了文生图模型的文本渲染失真问题。支持小红书 3:4 多图、公众号封面图及金句卡，内置瑞士风和电子杂志风两种排版预设。

直接输入前面改写完的 test-article.md：

/guizang-social-card-skill 把 test-article.md 这篇文章生成 3 张小红书封面图：电子杂志风、瑞士风和暗色 Midnight Ink。

配合去痕工具，可以完成从文字洗稿到图文排版的连续操作。

实测输出的三套封面针对同一篇文章给出了不同文案提炼：电子杂志风输出“一键生成，赚不到钱”，瑞士风提炼为“往能力差下注”，暗色风格提炼为“门槛越低，越不赚钱”。标题基于内容重新归纳，排版细节完全独立。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/op7418/guizang-social-card-skill

三、职场与个人成长

7、面试准备助手：interview-prep

准备面试时，如果只看零散面经，很难准确摸清目标岗位的真实考核指标。

interview-prep 结合岗位描述（JD）与个人简历输出定制复习策略。输入两份文档后，它会梳理职责要求匹配度、高频业务提问及建议回答逻辑。

调用示例：

帮我做面试准备，我 3 天后要面美团的增长产品经理岗位，我的简历是 resume.md，岗位 JD 是 jd.md，都在当前目录下。

测试中美团增长产品经理岗位的评估结果很尖锐：它指出简历背景偏向运营，目标 JD 核心关注的是通过产品手段和数据实验规模化解决拉新留存，缺口集中在产品化经验和数据实验能力上。

最终生成的准备文档包含 9 个板块：竞品分析、岗位拆解、针对性自我介绍、STAR 案例拆解、21 道高频题、能力缺口清单和 3 天冲刺计划，并将 SQL 与 A/B 实验列为高优补救项。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/lan1177/interview-prep

8、产品经理工作流：pm-skills

很多产品构想缺乏严谨的推演框架，容易卡在模糊的想法阶段。

pm-skills 集成了 68 个产品方法论与 42 组执行流程，涵盖 PRD 撰写、需求分级、实验方案设计与北极星指标拆解。直接描述需求后，工具会自动套用对应的推导模型。

调用示例：

/create-prd 针对「小区团购小程序」这个产品想法，写一份简版 PRD。

非产品岗位也可以用它来整理日常业务需求或梳理排期。

实测梳理小区团购需求时，它直接绘制了“团长开团 → 居民下单 → 到货核销 → 复购”的核心闭环，并把竞品矩阵、财务模型、法务合规单独列为待补充项。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/phuryn/pm-skills

9、AI 共读拆书：human-agent-reading

通读长篇专著耗时较长，而常规 AI 总结又容易沦为干瘪的知识点罗列。

human-agent-reading 采用“百日十程”交互式阅读框架。工具先读取读者的认知背景与近况，定制一套跨领域书单，随后按章节展开多轮互动对话，拆解书中机制并关联实际业务场景，所有记录本地持久化归档。

调用示例：

/human-agent-reading 我的阅读经历和近况都在 reading-profile.md 里，读完后帮我生成一份 100 本跨领域书单，分成十个章程，开启长期共读。

实测启动后，工具建立了包含 100 本书目索引、阅读画像与留档纪律的工作空间，并在拆解《人类简史》第一章时，按表面论点、运转机制和实际关联三个层次展开剖析。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/563323549-boop/human-agent-reading

10、小红书虚拟产品选品助手：xhs-product-picker

做数字资产或虚拟资料副业时，如果缺少经验定位，容易做成同质化严重的劣质产品。

xhs-product-picker 围绕个人的职业积累进行挖掘，结合平台实际成交案例，输出可落地的虚拟产品定位、大纲及 7 天上线规划。

调用示例：

/xhs-product-picker 我的 HR 背景和实战经验都在 hr-experience.md 里，读后帮我找一个适合做的小红书虚拟产品方向，直接给完整方案。

测试中输入 3 年招聘经验、筛选过 4000 份简历的 HR 资料后，它建议制作《HR 视角的应届生简历急救手册》，重点提炼筛选淘汰维度的真实考量与评分标准。输出文档包含产品定位、指南目录框架和启动计划。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/chensongyue10-design/xhs-product-picker

四、开发者工具

11、GitHub README 美化：beautify-github-readme

许多开源项目代码完整，但因为说明文档排版简陋，访客难以快速获知项目用途。

beautify-github-readme 帮助重构 Markdown 说明文档结构，生成矢量 SVG 主题横幅，梳理功能亮点和安装步骤。

调用示例：

/beautify-github-readme 帮我美化 demo-cli 这个项目的 README，设计一个符合项目主题的 SVG 开头横幅，重新组织项目介绍结构，只改视觉资产和排版，不改动正文内容。

测试中给入只有三行字的简陋 README，工具先读取了工程内的 index.js 实际逻辑，提炼出受众群体与核心价值，选定“CLI 终端暗色 + 绿色强调”的视觉风格，并在 SVG 标题横幅中直观呈现了文本转换效果。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/oil-oil/beautify-github-readme

12、Waza：把工程师的工作习惯变成技能

直接让 AI 写代码，经常因为前置约束和上下文未理清而写出不可用逻辑，造成多轮返工。

Waza 由开发者 Tw93 开源，将资深工程师的工作习惯固化为工作流。包含 /think、/hunt、/check、/write 等 8 个子模块。其中 /think 负责在编码前梳理需求边界与实施计划，/hunt 则用于排查 Bug 根本原因。

调用示例：

/think 帮我梳理「给博客加一个评论系统」的开发需求，输出完整可执行的开发计划。

测试规划博客评论模块时，工具分析了工程实际代码，发现部署在 GitHub Pages 上的路径前缀会导致评论组件关联错误，且工程缺少 React 依赖，无法直接加载官方封装组件。开发方案中规避了这些潜在故障点，并列出了明确的“不做事项”清单。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/tw93/Waza

13、横木：给项目做架构评审

常规的 AI 代码评审往往停留在“建议引入分层设计”等通用评价，缺少项目实际上下文支撑。

横木（hengmu）要求架构审计必须落到具体代码实现和调用链路上，产出带证据支撑的风险清单与修复步骤。

调用示例：

/project-architecture-audit 帮我审计 demo-repo 这个仓库的整体架构，识别安全边界问题，输出经过验证的风险发现清单和可落地的修复方案。

实测审计真实开源项目时，工具输出了核心流程信任边界图，明确标出了不可信输入点、校验位置与分发节点，每条架构缺陷均标注了仓库内的关联文件与风险等级。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/qingye-lab/hengmu

五、网站与信息获取

14、乔木 SEO：给网站做个专业体检

网站上线后如果遇到检索收录异常或自然搜索量下滑，往往难以快速定位根因。

乔木 SEO（qiaomu-seo）负责做站点的技术性 SEO 与 AI 搜索（GEO）审计。它通过抓取和渲染网页，检查代码语义、索引状态与站点结构，按权重列出问题清单与修复指引。

调用示例：

/qiaomu-seo 抓取并渲染阮一峰的博客 https://www.ruanyifeng.com，做一遍完整的 SEO 审计，按影响排序输出问题清单和修复建议。

实测抓取阮一峰博客时，工具通过无头 Chrome 模拟了 9 种爬虫 UA 行为，诊断出索引和结构问题，并检测到首页引用了带 XOR 混淆的第三方脚本和隐藏 iframe，指出了潜在的安全风险。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/joeseesun/qiaomu-seo

15、Follow Builders：顶级 AI 创作者的动态简报

一线开发者的思考和海外播客内容分散在 X、YouTube 和独立博客中，手动追踪耗时严重。

Follow Builders 定向汇总二十余位 AI 建设者的公开内容，自动提取高价值观点，并按周期生成可执行的简报推送到常用通讯工具。

调用示例：

/follow-builders 把最近一周顶级 AI builder 的观点整理成 5 条可执行的产品启发。

实测整理的一期聚合报告中，覆盖了 15 位开发者的 27 条推文、3 篇 Anthropic 技术博客与 1 期 No Priors 播客内容，归纳出 5 条技术启发，并附带了原始出处链接以便溯源。

安装方式

帮我安装这个技能： https://github.com/zarazhangrui/follow-builders

六、15 个技能汇总

这 15 个技能的定位与分类整理如下：

这 15 个技能均已在 GitHub 开源，可以直接通过上述地址在 WorkBuddy 中安装使用。

作者提示含AI生成内容。作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～