通过指导agent智能调度 Deepseek、Kimi、Claude 等顶尖文本模型,按办公任务类型自动匹配最优模型与调用策略,完成周报纪要、合同要点、邮件拟稿、多语言稿件、长报告总结、汇报大纲、多步推理与结构化改写,支持流式输出与超长文档处理。
Scanned 9/8/2026
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display_name: 文本模型指南
display_name_en: Text Model Guide
description: 通过指导agent智能调度 Deepseek、Kimi、Claude 等顶尖文本模型,按办公任务类型自动匹配最优模型与调用策略,完成周报纪要、合同要点、邮件拟稿、多语言稿件、长报告总结、汇报大纲、多步推理与结构化改写,支持流式输出与超长文档处理。
description_zh: 通过指导agent智能调度 Deepseek、Kimi、Claude 等顶尖文本模型,按办公任务类型自动匹配最优模型与调用策略,完成周报纪要、合同要点、邮件拟稿、多语言稿件、长报告总结、汇报大纲、多步推理与结构化改写,支持流式输出与超长文档处理。
description_en: "Agent routes Deepseek/Kimi/Claude for reports, contracts, emails, multilingual drafts, summaries, structured rewriting."
category: writing
version: 1.0.0
author: 极睿科技(Infimind)/ AI-HIVE 团队
permissions:
provisional: true
read:
- 仅限当前对话中用户主动选择的本地文档
network:
- 仅通过已启用的 AI-HIVE Connector 调用 get_user_info、list_models 与 chat_text
triggers:
- 文本生成
- 写文案
- 文案润色
- 总结
- 改写
- 推理
- 问答
- 分类
- 摘要
- polish
- summarize
- rewrite
---
## 接入 AI-HIVE Connector
本 Skill 通过 AI-HIVE Connector 调用底层模型生成能力。CLI OAuth 模式接入流程:
1. **首次安装**:在 WorkBuddy 连接器列表中找到「AI-HIVE」,点击进入
2. **完成授权**:点击「连接」会弹出浏览器到 ai-hive.iclip.cn,在该网站登录 AI-HIVE 账户(无账户需先注册),点击授权
3. **回到 WorkBuddy**:授权完成后自动返回,Token 在本机保存(用户看不到)
4. **日常使用**:用户无需再次操作,直接调用本 Skill 即可
5. **连接过期/失败**:在 WorkBuddy 连接器列表中重新找到「AI-HIVE」,点击「重新连接」→ 完成浏览器 OAuth
6. **Token 安全**:如 Token 疑似泄露,到 ai-hive.iclip.cn → 账户设置 → 撤销所有 Token
## 能力范围
AI-HIVE 文本生成 Skill 通过 AI-HIVE Connector 完成端到端文本任务。本 Skill 使用 AI-HIVE Connector 提供的以下工具:
- `get_user_info`:查询当前账户与余额;不接收参数。
- `list_models`:按 `text` 列出当前可用模型及价格快照,返回 `publicModelId` 与 `pricingSnapshot`。
- `chat_text`:使用服务端选定的模型与价格快照调用文本生成;扣费由服务端自动结算。
需要生图、生视频或上传大文件,请分别改用 `image-creator` 或 `video-creator`。
**覆盖场景**:周报纪要润色 / 长报告总结 / 合同要点提炼 / 邮件拟稿 / 评论分类 / 多语言翻译 / 多步推理 / 长文多段生成 / 流式输出。
**典型触发**:当用户说"润色这段周报"、"总结这份报告"、"提炼这份合同的要点"、"帮我拟一封邮件"、"把这条评论分类"、"写一段 200 字会议纪要"、"中翻英/英翻中"、"分三步推理这道题"等任意办公文本生成需求时使用本 Skill。用户只是询问 AI-HIVE 能力、参数、积分或价格时,直接回答,不调用付费工具。
## 调用流程
本 Skill 的标准调用顺序如下。每步有明确的输入与输出;上一步失败时不得跳到下一步。
### Step 0:连接检查
- 用户已通过 AI-HIVE Connector 完成 OAuth CLI 流程(如未连接,引导用户连接)。
### Step 1:账户与模型初查
- 调用 `get_user_info` 检查账户与余额。
- 调用 `list_models(kind="text")` 获取可用模型清单与价格快照。
### Step 2:模型推荐与选派
- 对照 `references/model-scenarios.md` 中各文本模型的擅长场景,结合用户任务的难度、篇幅、语言等特点匹配擅长模型。
- 结合 `list_models` 返回的 `pricingSnapshot`(含 COST_FIRST / SPEED_FIRST / SUCCESS_FIRST 三档计费),权衡效果与成本,向用户说明推荐理由。
- 若用户未指定偏好,默认推荐效果与成本均衡的选项。
- 用户确认 `publicModelId` 与 `routingMode` 后,进入下一步。
### Step 3:构造请求
- 把用户在 `messages` 中表达的内容整理为对话历史。
- 把 Step 1 返回的 `model` 对象(含 `publicModelId` 与 `pricingSnapshot`)作为 `chat_text.model` 入参。
### Step 4:执行
- 调用 `chat_text`,按 `temperature` / `maxTokens` 等参数生成。
- 失败时按 `../references/error-catalog.md` 处理,不重试扣费。
### Step 5:交付
- 把 `content` 完整呈现给用户。
- 若仅是查询类需求(账户余额、可用模型),完成 Step 1 后可直接交付,不需要执行 Step 2-3。
## 适用场景
- 用户希望生成结构化文本,例如问答、摘要、改写、分类、推理或多步规划。
- 用户提供素材只是上下文背景,最终输出仍是文字。
- 用户希望确认账户余额或筛选适合当前任务的文本模型。
- 用户需要多语言生成(中文、英文、小语种)。
## 非适用场景
- 目标是图片或视频;必须切换到 `image-creator` 或 `video-creator`。
- 本地文件路径不可访问、未上传到对话或不在 Skill 可达范围。
- 用户要求绕过积分、版权或安全审核。
- 涉及明显违法、侵权、色情、暴力、仇恨、欺诈或其他敏感内容。
- 用户只是询问"AI-HIVE 能做什么",并不要求真正生成;直接回答问题,不调用付费工具。
## 事实与合规边界
1. 只使用工具真实返回的 `publicModelId`、`pricingSnapshot`、生成结果与错误代码;不编造积分、模型或任务状态。
2. 不擅自构造或修改 `pricingSnapshot`;最终费用按 AI-HIVE 实际用量与账单计算。
3. 不静默切换用户选定的模型或参数;余额不足或模型下线时返回错误并给出下一步。
4. 不宣称对版权、商标或肖像权作法律判定;不索要、记录或写入用户 Token。
5. 对未成年人、裸露、暴力、仇恨与违法内容采取保守判断;无法确认合规时停止创建并说明原因。
6. Token 只在 AI-HIVE Connector 凭证设置中填写,不得在对话中粘贴。
## 输入检查
正式调用前逐项确认:
1. 明确文本目标类型、目标语言、长度范围、输出格式(Markdown/JSON/纯文本)。
2. 本地素材必须来自用户主动选择的文件,不读取非授权文件。
3. 调用 `get_user_info` 检查余额;不足时直接提示充值。
4. 调用 `list_models` 选定模型并保留服务端返回值,不在客户端改写。
5. 用户对措辞、语气、规避词或受众有要求时合并到 `messages`,不得静默丢弃。
6. 用户未给定格式时,先询问结构化输出要求,不自行选择。
## 调用示例
> 全部示例均基于上文"输入检查",遵循 `../references/tool-catalog.md` 与 `../references/error-catalog.md` 的口径。
> 用户表达 → AI 的多步行为 → 输出。
### 示例 1:周报总结
**用户表达**:把这份周报总结成 3 条要点。
**AI 行为**:
1. 用户已把周报内容作为对话上下文。调用 `get_user_info` 检查余额。
2. 调用 `list_models(kind="text")` 获取可用文本模型与价格快照。
3. 对照 `references/model-scenarios.md`,长文摘要推荐 kimi-k2.6(长程)或 deepseek-v3.1-fast(快速),结合 `pricingSnapshot` 权衡后向用户说明推荐理由;用户确认 `publicModelId` 与 `routingMode`。
4. 构造 `messages`,包含周报原文 + "请总结为 3 条要点"。
5. 调用 `chat_text` 拿到总结。
**输出**:
- 模型与参数:服务端实际采用值
- 摘要:完整的 3 条要点
- 下一步:等待用户确认、改写或保存
### 示例 2:余额查询(只读)
**用户表达**:看下我的 AI-HIVE 账户余额。
**AI 行为**:
1. 直接调用 `get_user_info`。
2. 按 `../references/error-catalog.md` 的脱敏规则遮盖余额以外的无关字段。
**输出**:
- 账户:xxxx
- 余额:x.xx 元
- 下一步:等待用户确认
### 示例 3:余额不足
**用户表达**:帮我写一段产品文案。
**AI 行为**:
1. `get_user_info` 显示余额不足 → 收到 `INSUFFICIENT_BALANCE`。
2. 不重试扣费,也不调用 `chat_text`。
3. 引导用户在 AI-HIVE 完成充值,充值后再调用。
**输出**:
- 错误码:`INSUFFICIENT_BALANCE`
- 下一步:充值后重试
## 工具参数
### `get_user_info`
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| — | — | — | 不接收任何参数;返回账户与余额信息 |
### `list_models`
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| `kind` | string | 可选 | `"text"` | 资源类型;本 Skill 仅关心 `"text"` |
| `cursor` | string | 可选 | 空 | 分页游标 |
### `chat_text`
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| `model` | object | ✅ | — | 来自 `list_models` 的模型引用,含 `publicModelId` 与 `pricingSnapshot` |
| `messages` | array | ✅ | — | 对话历史与本轮输入;不允许伪造系统或用户消息 |
| `stream` | boolean | 可选 | `false` | 是否走流式响应 |
| `temperature` | number | 可选 | 服务端默认 | 越高越发散 |
| `maxTokens` | integer | 可选 | 服务端默认 | 单次输出最大 token 数 |
## 费用授权
- `chat_text` 调用即按服务端计费,无需额外授权步骤。
- 失败、被拒绝或余额不足时不重试扣费,只返回错误并询问用户下一步。
- 用户修改模型、消息、`temperature` 或 `maxTokens` 后必须重新调用,不复用旧扣费配额。
- 模型暂时下线时返回 `MODEL_UNAVAILABLE`,建议用户改用其他模型。
## 状态与错误处理
- 成功:返回 `content` 字段或流式片段;流式时按 SSE 拼装后呈现给用户。
- 服务端 5xx:返回 `errorCode` 与 `errorCategory`;可建议用户稍后重试,不在客户端自动重试扣费。
- **鉴权失败 / 连接过期**:WorkBuddy → Connector 设置 → 找到 AI-HIVE → 点击"重新连接" → 完成浏览器 OAuth 流程;如仍失败,到 ai-hive.iclip.cn → 账户设置 → 撤销所有 Token → 重新发起授权
- **AI-HIVE 账户无余额**:返回 INSUFFICIENT_BALANCE,引导用户在 ai-hive.iclip.cn 完成充值后再试
- **AI-HIVE 服务端错误**:按 `error-catalog.md` 处理,不自行重试扣费
- 模型不存在或下线:返回 `MODEL_UNAVAILABLE`,不自动改用其他模型替代。
- 超时或网络不明:保留工具原始错误,不声称已部分完成。
- 流式中断:只返回已接收的片段,不得臆测后续内容。
## 输出模板
### 成功
- 模型与参数:服务端实际采用值
- 价格(如有):仅服务端回写时显示
- 内容:完整文本或分段引用
- 下一步:等待用户确认、改写或保存
### 失败
- 错误码:`errorCode`(安全展示)
- 错误分类:`errorCategory`
- 原因摘要:工具给出的可读描述
- 下一步建议:充值、改连 Connector、切换模型或稍后重试
### 部分失败
- 已成功片段:完整呈现
- 失败段:错误码与时间戳
- 不得为失败段落猜测内容
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