AI 智能体技能、规则与提示词工具包

一个 n8n 工作流：发票逾期 7、14、30 天时，各发一条希伯来语 WhatsApp 提醒。它每天早上从 Google 表格读出未付款的发票，消息发出后给对应的行做标记。

一个每 30 分钟检查你的 YouTube 频道、请 OpenAI 为这段时间内发布的视频写一条短帖子，并把帖子发布到你的 X 账号上的 n8n 工作流。

一个随机挑选两个话题标签之一、请 OpenAI 写一条关于它的短推文，并把话题标签和推文作为一行新记录加进 Airtable 的 n8n 工作流。它不会往 X 上发任何东西。

一个通过第三方搜索服务 Xquik 在 X 上搜索一个短语，并把匹配的帖子整理成带编号的纯文字摘要的 n8n 工作流。它什么也不发送，也不保存任何东西。

一个把粘贴的文章或文字稿变成带编号的 X 串文和一篇 LinkedIn 帖子的 n8n 工作流。AI 智能体只能使用你文字里的事实，文字太少时它会请人来处理。

一个把录音变成 Notion 笔记的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，每个新录音交给 OpenAI 转成文字，再由第二个 OpenAI 步骤写出结构化摘要，标题和摘要进入一个新的 Notion 页面。

一个去掉 CSV 文件里个人信息列的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，由 OpenAI 模型指出哪些列含有个人信息，再由 Code 节点删掉它们，清理后的文件放进第二个 Drive 文件夹。

一个生成测试数据的 n8n 工作流。它向 OpenAI 模型要三份各十个虚构用户的名单，每份存成一个 CSV 文件，文件名形如 funny_names_1.csv。

一个归档发票的 n8n 工作流。它盯着一个 Google Drive 文件夹，把每个新文件交给 LlamaParse 读取，再由 OpenAI 模型取出明细行，Airtable 里得到一条发票记录和每个明细行各一条记录。

一个供其他工作流调用的 n8n 工作流。你交给它一个 PDF、一个 Adobe PDF Services 操作名和该操作的设置，它取令牌、上传文件、启动任务，并把 Adobe 的回答交还给调用方。

Molmo2-8B

allenai · 工具包

回答关于图片、视频以及多张图片的问题，还能指出它找到的东西。适合想要开源 8B 视觉语言模型来做视频问答、计数和描述的开发者。

LTX-LoRAs

Alissonerdx · 工具包

为 LTX 2.3 视频模型提供 LoRA 文件，可填补视频中被遮罩的区域，带或不带视觉参考都行，另有一个实验性的视频编辑 LoRA。适合使用 LTX 2.3 的视频创作者。

SMaLL-100

alirezamsh · 工具包

在很长的语言列表之间翻译文本，覆盖超过 10K 个语言对，模型比 M2M-100 小得多、快得多。适合需要紧凑多语言翻译的开发者和研究者。

BaronLLM Offensive Security LLM Q6_K GGUF

AlicanKiraz0 · 工具包

回答安全问题，帮助规划经授权的红队演练，是 Llama 3.1 8B 的 Q6_K GGUF 微调版本。适合在有权测试的系统上工作的安全研究人员。

Wan2.2-Fun-5B-Control

alibaba-pai · 工具包

用 Canny、Depth、Pose 或 MLSD 等控制条件，或用轨迹，来引导生成的视频。适合在 videox_fun 库里使用 5B Wan2.2 基础模型的视频创作者和研究者。

GLM-5.3-Flash EXL3 3.05bpw

albucino · 工具包

在两块 RTX 3090 和 128 GB 内存上本地运行 GLM-5.3-Flash，支持 262,144 词元的上下文，使用经过校验的 3.05 bpw EXL3 量化版本。适合在家里托管大模型的人。

GigaChat3.5-432B-A28B

ai-sage · 工具包

用于俄语和英语的对话、代码、推理和工具调用文本生成。这是一个 432B 的混合专家模型，激活参数 28B，适合能自行部署大模型的团队。

GigaChat3.1-10B-A1.8B-GGUF

ai-sage · 工具包

用俄语和英语聊天、写代码、调用函数，是 GGUF 文件形式的紧凑混合专家模型。适合在自己硬件上运行助手的人。

FRIDA-Decisions

ai-forever · 工具包

一次处理就能对俄语文本做结构化判断：选一个选项、按量表打分、回答是或否，或给候选排序。适合要对俄语消息分类和路由的开发者。

Ara-JEV

AhmedReda25300 · 工具包

根据一段简短的阿拉伯语情境、一个问题和可选选项，挑出最合适的答案标签。适合用 0.8B 级小模型处理阿拉伯语路由或判断任务的开发者。