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Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
npx agentmarket install skill/cafe3310-im-contact-sorter
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
- Runs as
- Python package
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/im-contact-sorter
What's inside
- Skill name
im-contact-sorter- Description
- 批量整理、分类和清洗即时通讯 (IM) 软件联系人与群组的结构化工作流工具
- License
- Apache-2.0
- Instructions
- 90 lines in SKILL.md · view on GitHub
Before installing
- Ships executable scripts
Files (6)
- SKILL.md
- analyze.py · scripts/
- compress.py · scripts/
- crop.py · scripts/
- merge.py · scripts/
- ocr.md · scripts/
SKILL.md (first lines)
# IM Contact Sorter
此技能提供了一套标准化的流水线,帮助用户将缺少分类功能的 IM 软件中的联系人和群组进行整理。
整体思路是,通过界面截图 - OCR 识别 - 合并和分析,最终形成结构化的数据资产,并辅助进行清理和归档。
## 核心概念
* **Everything (全集)**: 包含所有联系人/群组的基础列表(通常来自原始截图的ocr)。
* **Primary Category (一级分类)**: 粗颗粒度的分类,如“所有联系人”、“所有群组”。
* **Secondary Category (二级分类)**: 细颗粒度的分类,如“重要群组”、“高价值讨论”。
* **Funnel Analysis (漏斗分析)**: 通过对比全集与各级分类,找出“未分类”和“分类不完全”的项目。
## 目录规范
使用此技能时,请在工作目录中遵循以下生命周期:
1. `01-raw`: 存放原始截图 (用户输入)。
2. `02-cropped`: 存放裁切和压缩后的图片 (脚本生成)。
3. `03-ocr`: 存放 OCR 识别后的 YAML 片段 (LLM生成)。
4. `04-merged`: 存放合并后的分类文件 (脚本生成)。
5. `05-classified`: 人工调整分类的工作区 (用户操作)。
6. `06-report`: 存放分析报告与操作建议 (脚本生成)。
## 工作流程
### 1. 准备与裁切 (Crop)
首先,用户将截图,按已有的分类文件夹放入 `01-raw`。例如 `01-raw/everything`,`01-raw/working-groups` 等。
然后,询问用户裁切参数 (左,上,宽,高),以去除无关 UI 元素,只保留联系人列表区域。使用以下命令裁切图片:
```bash
# 用法: python crop.py <工作目录> <子目录名> <左> <上> <宽> <高>
# 示例: 裁切 'everything' 文件夹中的图片
python <path/to/skill>/scripts/crop.py . "everything" 0 200 1000 2000
```
你需要为每个子目录重复此步骤,直到所有截图均裁切完成,结果保存在 `02-cropped/<子目录>` 中。
### 2. 压缩 (Compress)
对图片进行原地压缩,减少传输体积。你需要为每个子目录执行以下命令:
```bash
# 用法: python compress.py <工作目录> <子目录名>
python <path/to/skill>/scripts/compress.py . "everything"
```
### 3. 识别 (OCR)
使用多模态模型识别 `02-cropped` 中的图片。这一步的 prompt 在 `scripts/ocr.md` 中定义,读取并执行它。
将结果保存到 `03-ocr/<子目录>/<文件名>.yaml`。
### 4. 合并 (Merge)
将碎片化的 YAML 合并为完整文件。
```bash
# 用法: python merge.py <工作目录>
python <path/to/skill>/scripts/merge.py .
```
此步将在 `04-merged` 中生成如 `everything.yaml` 的汇总文件。
### 5. 分类与分析 (Classify & Analyze)
1. **人工分类**:
Agent 需要将 `04-merged` 的内容复制到 `05-classified`。提醒用户,可以根据需要调整分类结构。
2. **Agent 分析**:
```bash
# 用法: python analyze.py <工作目录>
python <path/to/skill>/scripts/analyze.py .
```
脚本将:
* 扫描 `05-classified` 中的 `everything` 文件,注入 `groups` 属性,识别每个项目所属的群组分类。
* 对比 `everything` 与各二级分类,识别未分类的项目。
* 生成 `06-report/uncategorized_people.yaml` (全局漏斗:未分类的人)。
* 生成 `06-report/uncategorized_groups.yaml` (全局漏斗:未分类的群)。
### 6. 闭环清理 (Action)
根据 `06-report` 中的报告:
1. **清理**: 对未分类且无价值的项目,在 IM 软件中删除。
2. **归档**: 对未分类但有价值的项目,手动加入正确的二级分类。From cafe3310/public-agent-skills, Apache-2.0.
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- Last commit (this folder)
- Jun 26, 2026 (4 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- Apache-2.0
- Repository
- github.com/cafe3310/public-agent-skills
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
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im-contact-sorter skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/cafe3310-im-contact-sorter (last updated 2026-10-24)