O que attachment-to-doc-local faz?
Skill local-first para Codex que converte anexos em documentos Feishu/Lark
Fonte: https://github.com/vibe-lark/attachment-to-doc-local
Enviado: 2026-06-02T09:29:24Z
Skill local-first para Codex que converte anexos em documentos Feishu/Lark.
Este skill, chamado 'vibe-lark/attachment-to-doc-local', foi projetado para funcionar com o agente Codex, permitindo a conversão de anexos (como imagens, PDFs ou outros arquivos recebidos em mensagens) em documentos editáveis no formato do Feishu (agora Lark). É uma solução local-first, ou seja, o processamento inicial é feito na própria máquina do usuário, priorizando privacidade e rapidez, antes de enviar os dados para a nuvem do Lark quando necessário. O skill é útil para desenvolvedores e equipes que utilizam o Lark como plataforma de colaboração e precisam integrar anexos de bate-papo diretamente em documentos estruturados da suite. Sua implementação segue a filosofia 'local-first' do ecossistema Codex, garantindo que a conversão ocorra offline sempre que possível, reduzindo latência e dependências externas. O código-fonte está disponível no GitHub (vibe-lark/attachment-to-doc-local) e o skill é instalado e usado via prompts ou configuração no ambiente Codex.
npx skills add vibe-lark/attachment-to-doc-localInstalled? Explore more Escrita e Edição skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Skill local-first para Codex que converte anexos em documentos Feishu/Lark
Fonte: https://github.com/vibe-lark/attachment-to-doc-local
Enviado: 2026-06-02T09:29:24Z
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.
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