Compétences d'agent IA pour l'interface en ligne de commande Lansenger — documentation structurée en Markdown pour les CLI Python, Go et TypeScript, couvrant la messagerie, le calendrier, les groupes, les contacts, les départements, les tâches, le streaming, les rappels, OAuth, les médias et plus encore.
Ce référentiel fournit des fiches de compétences au format Markdown conçues pour être utilisées par des agents IA (tels que Claude Code, Cursor ou Codex) avec l'interface en ligne de commande (CLI) Lansenger. Il contient une documentation structurée couvrant un large éventail de fonctionnalités, notamment la messagerie, la gestion du calendrier, les groupes, les contacts, les départements, les tâches (todos), le streaming, les rappels (callbacks), l'authentification OAuth et la gestion des médias. Chaque compétence est soigneusement rédigée pour expliquer les commandes CLI, les indicateurs et les cas d'utilisation typiques, permettant aux agents IA d'interagir efficacement avec la plateforme Lansenger. Ce référentiel est particulièrement utile pour les développeurs qui souhaitent automatiser des flux de travail ou intégrer Lansenger dans leurs projets en utilisant Python, Go ou TypeScript. En suivant ces compétences normalisées, les agents IA peuvent comprendre et exécuter des opérations complexes sans documentation explicite supplémentaire, ce qui rend le développement plus rapide et les intégrations plus fiables.
npx skills add lansenger-pm/lansenger-skills-officialInstalled? Explore more Rédaction et édition skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Compétences d'agent IA pour l'interface en ligne de commande Lansenger — documentation structurée en Markdown pour les CLI Python, Go et TypeScript, couvrant la messagerie, le calendrier, les groupes, les contacts, les départements, les tâches, le streaming, les rappels, OAuth, les médias et plus encore.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors