joeseesun（向阳乔木）： 开源技能仓库最新版

图：向阳乔木 joeseesun 的 GitHub 主页与技能仓库列表（2026-11 截图）

定位与基本信息

这不是单个软件，而是一位作者在 GitHub 上持续发布的一组「技能」（Skill）仓库。作者向阳乔木，GitHub 账号 joeseesun，自述是产品经理，X 账号 @vista8；其 GitHub 账号注册于 2013 年，公开仓库有 257 个，关注者约 2,386 人（2026 年 11 月快照）。站内收录的几个以 qiaomu- 开头的仓库，都是给 Claude Code 这类 AI 编程/办公助手用的技能包：把一段现成的工作流程写成说明书加脚本，让 AI 按步骤调用工具完成任务。五个仓库全部 MIT 许可证、Python 为主，可以直接下载到本地给自己的 AI 助手加载。

平台背景

这批仓库出现的背景，是 2025 年下半年以来 Claude Skills 形态的流行：把「怎么干活」从提示词里拆出来，沉淀成可复用的文件包。向阳乔木是国内较早成规模发布中文技能的个人作者之一，选题全部来自他自己的日常工作：读长文做播客、做海报封面、批量操作网站、把网页抓成干净文本、给编程助手下目标指令。每个仓库独立维护、独立版本，没有统一的发行节奏，活跃程度差别不小，下文逐仓交代。

图：qiaomu-anything-to-notebooklm 仓库主页，多源内容转 NotebookLM 生成播客/PPT/思维导图（2026-11 截图）

核心服务与功能

• qiaomu-anything-to-notebooklm（约 6,492 星）：这组技能里最受欢迎的一个。把微信公众号文章、网页、YouTube、PDF、EPUB、Word、PPT、Excel、图片、音频、搜索关键词等 15 类以上来源抓取下来，送进 Google NotebookLM，生成播客音频、PPT、思维导图、测验题等产物。2026 年 1 月创建，10 月仍有推送，是作者维护最勤的仓库。
• qiaomu-mondo-poster-design（约 1,373 星）：一句话生成海报、书籍封面、专辑封面。内置 20 位传奇海报设计师的风格路线，AI 自动选风格，默认 9:16 竖版，面向电影海报、公众号封面、小红书配图等场景，附提示词优化与图生图转换。
• qiaomu-opencli-skills（约 999 星）：通过开源命令行工具 opencli 操作哔哩哔哩、知乎、X、YouTube、微博、小红书、V2EX、Reddit、Hacker News、雪球、BOSS 直聘等站点，让 AI 助手能读帖、搜索和整理这些平台的内容。
• qiaomu-goal-meta-skill（约 910 星）：把模糊的任务描述改写成结构完整的 /goal 指令，包含目标结果、验证方式、约束、边界、迭代策略和完成证据六个要素，给 Codex 类工具下任务时用。
• qiaomu-markdown-proxy（约 512 星）：把任意网址转成干净的 Markdown 文本，走 r.jina.ai、defuddle.md 等代理服务或内置脚本，README 称对需要登录的 X、微信公众号等页面也能处理。

五个仓库的时间线也能说明作者的投入重心：anything-to-notebooklm 创建于 2026 年 1 月，是最早出圈的一个；mondo 海报与 opencli-skills、markdown-proxy 集中在 2026 年 3 月发布；goal-meta-skill 则是 2026 年 6 月的新仓。星标分布与创建时间基本对应——越早发布、维护越久的仓库星标越高。从仓库描述看，作者的选题标准很一致：全部是他自己在内容生产和产品工作中反复遇到的动作，先写给自己用，顺手开源。这种「自用工具公开化」的来源，也解释了为什么文档里有大量真实场景的触发词和示例，而不是通用模板。

使用方式

通用流程是：先装好 Claude Code（或支持技能机制的同类工具），把对应仓库克隆或下载到技能目录，然后在对话里用自然语言触发，比如「把这篇微信文章生成播客」「做一张 Mondo 风格的读书海报」。各仓 README 都写了触发词与示例。anything-to-notebooklm 还额外依赖一个能用的 Google NotebookLM 账号；opencli-skills 需要先装 opencli 本体。建议第一次使用时先通读该仓的 SKILL.md，确认它会执行哪些命令、访问哪些服务，再放行运行。

以体量最大的 anything-to-notebooklm 为例，README 给出的典型场景是：把一篇微信文章变成 8 分钟播客、把一篇长文做成思维导图、把播客节目转成 PPT。它处理的内容源清单里专门列了微信公众号、X 长帖、YouTube 字幕、小宇宙与喜马拉雅播客、扫描版 PDF 的 OCR 等中文用户高频来源，输出端则完全依托 NotebookLM 的生成能力——所以这个技能的实质是「把繁琐的抓取、清洗、上传环节自动化」，生成质量取决于 NotebookLM 本身。使用前要分清这条边界，效果不理想时先判断问题出在抓取还是生成。

适用人群

最适合已经在用 Claude Code 等 AI 助手、且日常要处理大量中文内容的人：自媒体作者可以用海报与 NotebookLM 两件套做封面和音频版内容；研究者、学生可以用多源转笔记功能把资料变测验题和思维导图；运营与开发者可以用 opencli-skills 与 markdown-proxy 搭内容抓取流程。完全不用 AI 编程工具的人，这批仓库暂时和你无关。

图：qiaomu-mondo-poster-design 仓库主页，一句话生成大师风格海报（2026-11 截图）

免费与付费对照

这组仓库自身不收费、不卖会员；真实成本是你为底层模型与服务付的钱，仓库不经手。

优缺点

优点

• 选题贴合中文创作者的真实工作流，不是演示性质的玩具仓库，星标数也印证了这一点（最高一仓 6,492 星，2026-11 快照）。
• 全部 MIT 开源，可以逐行审查技能会执行什么，再放心加载。
• 单仓体积小、职责单一，用哪个装哪个，不必整套吞下。
• README 中文文档完整，触发词与示例齐全，上手成本低。

缺点

• 维护节奏不一：notebooklm 一仓 2026 年 10 月仍在更新，海报仓最后推送停在 2026 年 3 月，goal-meta 仓只有创建当月的推送记录。
• 效果强依赖底层模型与第三方服务（NotebookLM、opencli、各内容平台），任一环节改版都可能让技能失效。
• 技能本质是「让 AI 执行一串操作」，不同使用者机器环境差异大，报错排查仍需一定技术能力。
• 没有统一的版本发布与变更日志，升级靠重新拉取仓库。

同类竞品对比

三家都是中文 AI 技能生态的组成部分：向阳乔木这批胜在作者单一、风格统一、每个仓都配完整中文说明；合集类胜在覆盖面，适合先逛一圈再决定装什么。

补充一句总的判断：这批仓库的价值不在某个单点功能，而在于把五个高频动作都做成了「装上就能喊一嗓子触发」的标准件，省去每个人自己写流程说明的重复劳动。

注意事项与风险

• 第三方技能拥有让 AI 在你机器上执行命令的权限，安装前务必通读 SKILL.md 与脚本，不要盲目加载来源不明的技能包。
• anything-to-notebooklm 的 README 明确宣传了付费墙内容处理能力，把付费文章抓下来再加工涉及版权与服务条款风险，请只处理自己有权使用的内容。
• opencli-skills 用自动化方式操作社交平台，可能触发平台风控甚至封号，重要账号不要拿来做批量操作。
• 技能会把你提供的内容发送给模型与 NotebookLM 等第三方服务，涉密文档不要走这条流程。