dagger-design-proposals
用于撰写、评审和迭代 Dagger 功能设计提案（RFC）的技能，提供研究源码、提案结构与发布流程的指导。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-21 00:11
写作与研究
13,833 个结果
writing-fragments
writing-fragments 是一个用于写作探索阶段的技能：通过持续追问挖掘原始碎片，不施加结构、大纲或文章框架，把可能进入最终文章的片段追加保存到 Markdown 文件，供后续结构化写作使用。
writing-shape
writing-shape 是一个写作流程技能：它把一份只读的 markdown 原始素材逐段塑形为一篇独立文章，不修改原文件，通过对话式推进逐步生成并即时写入文章文档。
research
该技能用于在编码前对技术方案进行调研、分析与规划，强调可扩展、安全与可维护。通过多来源网络调查收集信息，交叉验证后输出结构化 Markdown 调研报告，含发现、对比与实施建议。
linkedin publisher
LinkedIn Publisher 是一项用于创建专业 LinkedIn 内容与思想领导力帖子的技能，旨在帮助建立个人或品牌权威。资料未提供具体定价、平台支持或技术实现细节。
teach
teach 是一套位于工作区内的教学技能工作流，用于跨多次会话向用户传授新技能或概念。它以 HTML 课程、学习记录、术语表和参考资料等文件保存学习状态，强调基于可信资源、可检索练习与最近发展区设计课程。
research-codebase
面向代码库调研的智能体技能，可并行派出子智能体调查现有系统，汇总文件路径、行号、组件关系与架构模式，并把结果写成带 YAML frontmatter 的调研文档。
auto-research-public
Auto Research (Public) 是一个自动化冷邮件营销活动启动技能：输入一个目标公司域名，即可在约 20 分钟内生成带逐条个性化内容的 Smartlead 活动。它抓取目标网站、用 Claude 生成 ICP 与文案、通过 Prospeo 拉取线索、MillionVerifier 验证邮箱，并上传至 Smartlead 激活。
daily-briefing
Daily Briefing 是一个每日资讯聚合技能，从 Readhub、Karpathy 推荐 RSS、GitHub Trending、Hacker News、V2EX 五个来源抓取内容，生成 Markdown 格式摘要，适合通过 OpenClaw cron 推送到 Telegram。
defold-docs-fetch
用于获取 Defold 引擎官方手册与文档的技能，按主题提供纯 Markdown 文档链接，便于查询 Defold 功能、概念、组件、工作流与平台配置等信息。
wjs-mining-voicedrop
把 VoiceDrop iOS 上传到 jianshuo.dev/files 的未处理录音（VoiceDrop-*.m4a）逐条转写并挖成微信公众号草稿的编排技能，复用 wjs-transcribing-audio 与 wjs-mining-articles，负责收件箱列出、下载存档与 R2 处理标记。
create-blog-post
用于在聆.tw（琳聽智者漫談）技术博客上创建新文章的 AI 技能，覆盖从仓库克隆、子模块准备、撰写正文到提交 PR 的完整流程。
diataxis
基于 Diátaxis 框架整理文档结构、分类与写作的技能，把文档分为教程、操作指南、参考与解释四类，并给出分类判断与写作原则，用于编写文档、README、指南、教程与 API 说明等。
research-report
该技能把 /research-deep 生成的 JSON 结果汇总为单一 markdown 报告，输出到 {topic}/report.md。它会自动跳过不确定值，覆盖每个已定义字段，并让用户选择目录中展示的摘要字段。
conf-papers
conf-papers 是一个面向学术研究的技能，用于搜索顶级学术会议论文并生成 Obsidian 推荐笔记。它通过 DBLP API 检索 CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、AAAI、NeurIPS、ICML 等会议在指定年份的论文列表，再用 Semantic Scholar API 补充摘要和引用数，然后按相关性（40%）、热门度（40%）、质量（20%）三个维度评分排序，最终在 Obsidian vault 的 10_Daily 目录下生成年度推荐笔记。用户可指定年份和会议，未指定时使用配置文件 conf-papers.yaml 中的默认值。该技能支持关键词筛选与排除、已有笔记索引复用、前 3 篇论文的图片提取与深度分析（仅限有 arXiv ID 的论文），以及自动关键词链接。
apply-recommendation-letter-strategist
用于规划博士及研究类申请推荐信的技能：帮助选择推荐人、评估推荐信强度与风险、起草请求或提醒邮件，并准备推荐人材料包。不代写推荐信，也不得虚构或夸大推荐人了解的内容。
benchmark-and-baseline-selector
该技能用于根据研究提案、主张、方法或结果，推荐支撑该主张所需的基线（baselines）与基准（benchmarks），并分为两层：MINIMAL（最小必要集，缺失会导致主张不成立）与 SUGGESTED（补充集，用于增强外部有效性）。它先要求补齐上下文（精确主张、领域/任务、创新点、记录指标等），再将主张改写为可证伪形式并分类（精度/SOTA、效率、样本效率、泛化/迁移、鲁棒性、机制），据此构建基线分类（平凡下界、强现有方法、最接近的先前方法、自消融基线），选择匹配的基准与协议，核对指标是否匹配，最后按“若在此失败主张是否被推翻”的标准切分最小集与建议集，并标记常见反模式（弱基线、基准挑选、协议/指标不匹配、数据泄漏、预算不对等、缺少自消融）。输出为可扫描的两层对比计划。
Cleaning Up Research Sessions
一项用于清理已完成研究会话中间文件的安全技能，在保留核心成果、方法学文档与可复现性脚本的前提下，经用户确认后谨慎删除临时文件，并在清理后校验文件完整性。
bible-fact-check
bible-fact-check 是一个系统化审校圣经相关内容的技能，通过 10 项质量检查清单逐条核查内容，标注具体行号与问题，只报告不自动修改。可处理 bible-buddy 参考文件、任意文件路径、URL 或直接粘贴的文本。
grammar-checker-vi
这是一个面向越南语文本的语法与校对技能，主要用于检查越南语拼写、标点、空格、句子结构、代词指代以及词语搭配等问题。它把“可证明的错误”与“风格偏好”区分开来：当存在多种合法改法时，优先选择不改变原意、且贴合原文语气的方案。使用流程上，先确定文档类型与允许修改的内容范围，避开代码块、行内代码、URL、路径、命令、标识符和原文引用；随后依次检查字符层面（Unicode、空格、标点、大小写、错别字）、词与短语层面（非故意的重复、缺词或冗余、不自然的搭配）、句子层面（主语、谓语、修饰关系、代词指代与歧义），并检查一致性，但不会把某种偏好直接标为“语法错误”。对确定的错误直接修正，对歧义句会给出两种理解并在改动含义时询问用户。修改后会复查，防止因空格或标点变动引入新错误。输出可提供干净修订版，或按位置、错误类型、建议与置信度给出审阅报告。
brand-voice
brand-voice 是一个用于创建 AI 优化风格指南的技能，帮助品牌或个人声音在 LLM 输出中保持一致，避免通用默认风格。它支持从写作样本或 AI 草稿/最终发送的校准对中提取模式，生成包含声音 DNA、语调频谱、结构模式、标志性手法、词汇指南、句子风格、格式约定、正反示例和修订清单的定性操作手册。适用于个人写作和品牌声音的规范化，可与内容写作、内容原子化、LinkedIn 内容、落地页构建等技能集成。
commonpaper
Common Paper 集成技能，通过 Membrane CLI 连接 Common Paper 标准化合同平台，用于管理合同、对手方、字段、模板、工作区与用户等数据并自动化工作流。
web-research
基于 x402 付费 API 的神经网页搜索与内容提取技能，通过 Exa 与 Firecrawl 实现语义搜索、相似页面发现、正文提取、事实问答及网页抓取，适合深度研究和被拦截站点。
extract-glossary
从指定仓库、多仓库或 GitHub organization 中提取领域术语、行业用语、组织内部用语与实现固有名，生成术语词典、仓库实现地图、技术构成和小型 Mermaid 图，供新人上手及 AI 参考。