legal-essentials
面向独立创业者（solopreneur）的法律事务指南，涵盖公司结构选择、合同协议、知识产权保护与责任限制等基础要点。内容为教育性资料，非法律意见，具体问题需咨询律师。
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更新于 10-21 00:11
写作与研究
13,804 个结果
sw-japanese-screenwriting
整理自公开资料的日本编剧方法技能：输出语言随提问语言，术语锚回原词。涵盖结构优先与人物/片段优先两条原创实战路径，涉及结构节奏、素材构想、人物、台词、喜剧、原创与改编、诊断清单及工作流程，源自《从零开始做编剧》等著作。
product-management
面向产品经理的 AI 技能，辅助撰写 PRD、分析功能需求、归纳用户研究、规划路线图并向相关方沟通产品决策。
literature-triangulation
一个用于文献综述的智能体技能：通过对比论文、基准、代码与真实分歧，构建有来源支撑的研究主题地图，强调三角验证、区分共识与炒作，并明确标注推断与未解问题。
paper-writer
面向医学与科研论文写作的工作流技能，覆盖从文献检索、提纲、图表、初稿、参考文献、质量审核到投稿与返修的完整流程；每篇论文作为项目目录，用结构化 Markdown 管理各部分、文献矩阵与检查清单。
ljg-mechanism
ljg-mechanism 是一个机制研究类 AI 技能，用「看反常—追过程—分解释—带条件迁移」四步框架，为现象生成机制猜想，并通过联网核对现象、检验关键因果与竞争解释，交付证据最能支撑的机制判断及其成立边界。
wechat-article-fetcher
微信公众号文章爬取工具，支持任意公众号文章 URL，自动提取标题、作者、发布时间与完整正文，下载文章图片并保存整页截图，导出 JSON 结果，提供单篇与批量命令行工具，可在虚拟环境与无头模式下运行。
git-cmsg
git-cmsg 是一个用于自动生成 Git 提交信息的技能，可自动暂存全部改动，由 LLM 判断新增文件是否适合提交，并按 Conventional Commits 规范生成中文提交信息，提交前需用户确认。
academic-research
一套学术研究技能套件，覆盖论文阅读、想法生成、实验设计、数学证明、论文写作、审稿与教授适配分析等完整流程，作为路由入口按用户意图加载对应专门技能。
competitive-analysis
competitive-analysis 是一项用于产品决策的竞品分析技能，可生成竞品画像、功能对比矩阵、定价对比、市场定位图、赢单/输单分析与战略建议，服务于产品团队、管理层、销售或董事会。
better-stimulus
Better Stimulus 是一套用于编写和重构 StimulusJS 控制器的实践规范，强调可维护性、可复用性与 SOLID 原则，涵盖状态管理、生命周期、控制器通信、DOM 与 Turbo 集成及错误处理等主题。
copywriting
一套用于 AI 编程助手（Antigravity）的文案写作技能，融合奥格威式说服力、Ann Handley 式对话感与转化科学，帮助生成爆款标题、邮件与产品文案。
prowler-docs
Prowler 文档写作风格指南与规范技能，用于撰写 Prowler 功能文档、API/SDK 参考、教程指南和发布说明时统一品牌语气、术语、格式与 SEO 写法。
docs-writer-blog
用于在 react.dev 的 src/content/blog/ 目录下撰写或编辑博客文章的技能，提供博客文章的结构与写作规范，涵盖 Frontmatter 字段、署名格式、多种文章类型模板、标题 ID 写法、组件用法与链接约定。
learning-education
用于创建学习材料、解释概念、生成测验与学习辅助内容的技能，提供概念解释、数学讲解、代码讲解、文档简化、故事化学习、编程入门、测验、闪卡、阅读计划、DIY 教程、答案分析、讲座总结、苏格拉底式对话和技术面试准备等模式。
readme
readme 是 statelyai/skills 中的一项技能，用 HTML 注释作为对代码库的声明式引用，让 README 等 Markdown 文档内容与仓库保持同步；在改动可能影响文档的代码时使用。
adversarial-review
adversarial-review 是一个学术评审技能，用于以严格但公正的审稿人视角审查综述、贡献或论文草稿，进行论断审计、方法学批评并模拟会议审稿人，帮助在外部评审前发现可能阻碍录用的问题。
score-optimizer
Score Optimizer 是一个用于优化文章评分系统本身的技能，而非直接修改文章内容。它适用于调整文章爆款评分 Prompt、批量给样本文集打分、对照标注数据评估评分准确度，以及研究评分维度、权重和 few-shot 示例是否更合理。该技能不负责直接改文章正文、平台改写或发布包装。使用前需阅读 references/score_program.md 和 references/score_prompt.md，必要时查看 scripts/run_scoring.py、scripts/evaluate.py 及标注 schema 示例。工作流程包括确认任务目标、读取实验约束、默认只修改评分 Prompt、运行批量评分与评估脚本、比较 composite_score、mae、spearman、classification 等指标，并记录结果决定保留或回滚。样本文集需用户自行提供并标注。
literature-verifier
用于核查文献引用真实性并识别幻觉的 AI 技能，支持中英文各类文献（期刊论文、图书、网页、会议论文、预印本、学位论文、政府文件等）。通过 DOI、CrossRef、知网直接检索、WebSearch 等方式交叉比对元数据，给出明确判定并生成汇总表格。
ai-proofreading
该技能用于系统性降低内容的AI检测率，通过三遍审校流程（内容结构调整、语言风格优化、细节润色）为文本增加“人味”，目标是将AI检测率从80-100%降至30%以下。适用于用户反馈“AI味太重”“像AI写的”“降低AI检测率”“更像人写的”“自然一些”“口语化”等场景。第一遍聚焦内容结构，修复教科书式结构、定义式开头、总结式结尾，并增加个人化表达；第二遍优化语言风格，替换书面化词汇、增加口语化表达、使用生活化比喻、调整句式节奏；第三遍润色细节，补充具体细节、添加情绪色彩、优化连接词、检查逻辑合理性。质量标准包括AI检测率低于30%、保持原意不变、增加至少3个个人化表达、语言风格与目标读者匹配。
alterlab-clinical-decision
为药企与临床研究场景生成专业临床决策支持（CDS）文档，包括生物标志物分层患者队列分析和带GRADE分级的治疗推荐报告。输出为可发表的LaTeX/PDF。仅用于群体层面的决策支持，非个体患者医嘱。
alterlab-denario
Denario（AstroPilot-AI）是一款多智能体科研辅助系统，可依据数据描述自动化从假设生成、方法设计、计算分析到论文写作的端到端研究流程。它基于 AG2 与 LangGraph 构建，以 cmbagent 作为分析后端，输出端到端的 AI 生成草稿，需研究者自行核验。
alterlab-paper-2-web
基于 Paper2All 流水线的学术论文转换技能，可将 LaTeX 或 PDF 论文生成交互式主页（Paper2Web）、演示视频（Paper2Video）和会议海报（Paper2Poster），并支持社交媒体宣传文案。模型调用经 OpenRouter/OpenAI 路由。
alterlab-paper-reviewer
模拟国际期刊同行评审的多智能体技能：自动识别论文领域，动态配置主编、3位审稿人和1位魔鬼代言人共5个角色，从方法学、领域、跨学科和核心论点挑战四个角度独立评审，最终生成编辑决定与修改路线图。