工作流自动化

浏览 自动化 下与 工作流自动化 相关的 Agent Skill,并比较相近工作流、工具与使用场景。

14 个技能
V
electron

作者 vercel-labs

通过 agent-browser 和 Chrome DevTools Protocol(CDP)自动化现有的 Electron 桌面应用,例如 VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion 和 Spotify。该技能帮助你连接到正在运行的 Electron 应用,获取快照,并与其 UI 交互,用于端到端的桌面与流程自动化。

桌面自动化
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V
slack

作者 vercel-labs

通过浏览器自动化,从命令行控制 Slack。slack 技能通过 agent-browser 连接到你已有的 Slack Web 会话,让你可以检查未读频道、扫描私信、搜索会话、抽取数据,并在更大的自动化流程中生成结构化报告。

工作流自动化
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I
agent-browser

作者 inferen-sh

agent-browser 让 AI agent 能通过 inference.sh 控制一个由 Playwright 驱动的浏览器。它可以打开页面,使用 @e 元素引用进行点击、输入、拖拽、上传文件、抓取内容,并截取截图或录制视频。非常适合 Web 自动化、数据抽取和由 agent 驱动的浏览流程。

浏览器自动化
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V
agent-browser

作者 vercel-labs

agent-browser 是为 AI agents 和 shell 脚本设计的 Chrome/Chromium 浏览器自动化 CLI。你可以用它打开页面、导航、点击、填写表单、抓取快照、截图、录屏、性能 profiling、管理会话、处理认证流程,以及自动化端到端浏览器操作流程。

浏览器自动化
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I
agent-tools

作者 inferen-sh

agent-tools 会在你的智能体中暴露 inference.sh CLI,让你可以在一个入口里调用 150+ 个 AI 应用:图片生成、视频创作、LLM、大模型搜索、3D,以及 Twitter 自动化等。适合希望用统一工作流来调用 FLUX、Veo、Gemini、Grok、Claude、Seedance、OmniHuman、Tavily、Exa、OpenRouter 等多种模型,又不想自己管理 GPU 或复杂集成的场景。

工作流自动化
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I
ai-automation-workflows

作者 inferen-sh

安装 ai-automation-workflows,结合 inference.sh CLI 搭建自动化 AI 工作流。学习批量任务、定时任务、事件驱动流水线,以及用于内容生成、数据处理和大规模监控的 agent 风格循环。

工作流自动化
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I
ai-avatar-video

作者 inferen-sh

使用 inference.sh CLI,根据图片和音频生成 AI 虚拟人和说话头像视频。ai-avatar-video 封装了 OmniHuman、Fabric 和 PixVerse Lipsync 等应用,用于打造音频驱动的虚拟人、唇形同步视频和虚拟主持人,非常适合营销、讲解视频和社交内容工作流。

视频编辑
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I
ai-content-pipeline

作者 inferen-sh

使用 inference.sh CLI 设计并运行多步骤 AI 内容生产流水线,把图片、视频、音频和文本工具串联起来。通过 ai-content-pipeline,你可以自动化内容工作流,例如:生成图片、将图片动画化成视频、添加音效或配音,并为 YouTube、社交媒体和营销活动批量准备素材。

工作流自动化
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M
azure-upgrade

作者 microsoft

通过引导式、多阶段流程,评估并升级现有 Azure 工作负载的 plan、tier 和 SKU。azure-upgrade 帮助你从 Consumption 迁移到 Flex Consumption、切换 Azure Functions 的 plan、更改托管 tier,并通过评估报告和自动化升级步骤,将 App Service 迁移到 Container Apps。

部署
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O
dispatching-parallel-agents

作者 obra

设计并并行运行多个相互独立的 AI agents,每个都有各自聚焦的上下文和任务域。

Agent 编排
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O
executing-plans

作者 obra

使用 executing-plans 技能加载一份书面的实现计划,对其进行审慎评审,并按步骤执行小颗粒度的开发任务,同时带有检查点与状态跟踪。

项目管理
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M
microsoft-foundry

作者 microsoft

端到端指导你创建、部署、评估、观测和排查 Azure AI Foundry agents 与项目,包括 RBAC、配额、标准/私有网络配置,以及 agent 元数据结构布局。

部署
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O
subagent-driven-development

作者 obra

在单个会话中,通过为每个任务派发全新、专门的 subagent,并分别执行规格与代码质量评审,有序编排整个开发工作。

Agent 编排
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O
verification-before-completion

作者 obra

强制执行一条严格规则:在你运行过实际的验证命令、检查其输出,并基于最新证据得出结论之前,绝不能宣称任何工作已完成、问题已修复或检查已通过。

测试自动化
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