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更新于 10-22 00:14

写作与研究

13,924 个结果

latex-posters

latex-posters 是一个用于在 LaTeX 中制作专业学术研究海报的技能，支持 beamerposter、tikzposter 和 baposter 三大主流海报宏包。它面向会议展示、学术海报、论文转海报、院系模板等场景，提供布局结构、设计原则、标准尺寸、模板、图表集成、配色主题、字体排版、二维码、编译输出以及 PDF 质量检查等指导。资料还包含各宏包的全页设置示例、常见问题修复、编译命令和打印前检查清单，帮助生成可直接打印或数字展示的高质量 PDF 海报。

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medium-paywall-bypass

Medium Paywall Bypass 是一个用于获取 Medium 付费墙文章全文的技能。当用户分享 Medium 文章链接但无法阅读完整内容时，该技能通过依次尝试多个免费镜像服务来抓取文章正文。首选服务为 Freedium，可直接返回内容；备选包括 Archive.today、RemovePaywalls 和 ReadMedium。该技能支持 medium.com 及多个使用 Medium 付费墙系统的托管域名，如 towardsdatascience.com、betterprogramming.pub、levelup.gitconnected.com 等。在 Claude Code 中推荐通过 WebFetch 调用 Freedium，其他服务通常需要浏览器交互。技能还提供了 URL 编码示例和常见问题处理方式。

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claude-code-academic-workflow

claude-code-academic-workflow 是一套面向 AI 辅助学术工作的生产级模板，基于 Claude Code 构建。它源自一门博士课程，现由社区维护。核心特色包括：承包商模式（描述需求后由 Claude 规划并协调专用智能体）、18 个以上专注型智能体（如校对、幻灯片审计、教学法评审、R 代码评审、领域审稿人、方法审稿人、编辑）、0-100 分质量门槛（低于 80 分自动阻止提交）、对抗式 QA 循环（批评者与修复者循环直到通过或满 5 轮），以及多层验证机制（断言核验、可复现性审计、AI 语气检测、多审稿人方差采样）。支持 LaTeX/Beamer 幻灯片、研究手稿、Quarto 文档、R 分析脚本和数据复现包等产物，并提供 /create-lecture、/compile-latex、/slide-excellence、/qa-beamer、/review-paper、/verify-claims、/audit-reproducibility、/humanize、/deploy、/review-r、/commit、/pr 等技能命令。适用于学术幻灯片制作、论文评审、数据分析核查、复现包验证等场景。使用前需配置 Claude Code、git、Python 3，LaTeX/Quarto/R 相关功能需相应环境。

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doc-coauthoring

doc-coauthoring 是一个协作式文档创作工作流技能，用于引导用户完成文档、文章或长文内容的共同撰写。它分为三个阶段：上下文收集、精炼与结构、读者测试。在上下文收集阶段，技能会询问文档类型、目标读者、预期效果、个人观点、篇幅风格以及写作风格偏好，并在用户提供参考资料时先分析其句式、结构、语气等风格特征，同时默认避免自问自答、过度对比、设问开头、重复总结、过度解释等写作反模式。在精炼与结构阶段，技能根据文档类型建议 3-6 个章节并创建 Markdown 文件框架，逐章节进行头脑风暴、筛选、撰写和迭代，用户可回复“继续”“太啰嗦”或具体修改意见，技能会快速响应并记住风格偏好。第三阶段读者测试为可选，通过预测读者问题或使用子代理检查文档清晰度。该技能强调效率优先、风格一致和精简表达，适合需要结构化协作写作的场景。

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help-center-architecture

help-center-architecture 是一个用于设计和审计帮助中心、文档、支持知识库、FAQ、故障排查指南、退款与取消说明、新手引导文档、开发者文档等的技能。它强调让支持知识易于查找、易于执行并可持续改进，通过明确受众、主要支持动因、产品界面、支持渠道与信任敏感流程，进而产出信息架构、文章模板、升级路径、搜索与反馈机制、维护责任归属，并将帮助内容与产品 UI、支持宏及分析数据打通。该技能还给出明确的护栏：不得用帮助内容掩盖产品缺陷或模糊定价，不得把退款、取消、删除或安全相关路径隐藏起来，须保持文章与产品行为同步。输出采用固定格式，包含受众、主要支持动因、帮助中心信息架构、文章模板与质量检查等字段。

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research-documentation

Research Documentation 是一个用于在 Notion 中研究和记录主题的技能，可将研究过程结构化：把研究主题拆分为聚焦领域、从多个来源收集信息、分析归纳并提取关键发现，再按层级与来源归属整理进 Notion 数据库，并建立相关研究之间的关联。它支持来源追踪与引文格式（APA、MLA、Chicago、Harvard、IEEE），可用于竞品分析、技术评估、领域知识库建设、文献综述和市场研究，最终生成带出处的摘要文档或报告。使用时需要 Notion API 访问权限、用于组织发现的研究数据库，以及访问在线来源的网络条件和配置好的引文格式。

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document

该技能用于将模块化分析结果输出为最终的模块化评审文档，同时生成 Markdown 与 HTML 两种格式，且两者内容完全一致。文档结构包含头部信息（标题、分析范围、日期）、执行摘要（项目功能、整体模块化状态、最重要发现）、耦合概览表（以 coupling.dev 链接标注 Strength、Distance、Volatility、Balanced? 四个维度）、问题章节（每个不平衡问题含集成关系、严重程度、知识泄漏、复杂度影响、级联变更与改进建议）以及固定归属页脚。严重程度分为 Critical、Significant、Minor 三级，分别对应高耦合高距离高波动、中等波动区失衡或隐式耦合、低波动区失衡或低内聚。文档要求在所有涉及平衡耦合概念的位置添加指向 coupling.dev 的链接，耦合概览表的表头与强度取值必须链接。HTML 版本需读取指定模板文件，仅替换 TITLE 与 CONTENT 占位符，并使用模板中的 CSS 类（.meta、.issue、.issue-meta、.severity 系列、.footer）。输出路径为 docs/modularity-review/日期/ 下的 modularity-review.md 与 modularity-review.html。

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best-practice-research

Best-Practice Research 是一个有边界的最佳实践研究包装技能，属于 oh-my-codex（OMX）体系。它用于当任务依赖当前外部最佳实践、版本相关指引、标准、官方建议或上游行为时，负责路由证据收集与综合，本身不是新的研究权威，也不替代 researcher。该技能默认是终端式、只读的：收集证据并产出带引用的建议与交接说明后即停止，不写文件、不提交、不运行变更命令、不修改仓库状态。它优先采用官方/上游证据，要求标注来源 URL 与版本/日期上下文，并将第三方摘要标为补充材料。适用于用户询问最佳实践、推荐做法、官方建议、标准或版本相关外部行为，或规划、执行前需要当前外部证据的场景；不适用于纯仓库本地问题、依赖选型/升级/替换比较，或已有明确需求只需实现的情况。

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xint

xint 是一个 X Intelligence CLI 命令行工具，用于在终端中搜索、监控和分析 X/Twitter。它面向研究与情报收集场景，可把任意研究问题拆解为定向搜索、迭代优化、跟踪对话线索、深入抓取链接内容，并汇总为带来源标注的简报。xint 支持关键词与运算符搜索、按点赞/曝光/转发/时间排序、时间过滤、最低互动量过滤、质量过滤、AI 情感分析等；也提供用户资料查看、完整对话线程、单条推文、文章全文抓取、书签与点赞管理、关注列表、趋势榜、AI 分析、转发者查询、用户搜索、实时监控、粉丝变化追踪以及情报报告生成等能力。工具基于 Bun 运行，通过 X API 与 xAI 的 Grok API 工作，需要配置 X_BEARER_TOKEN 等凭据，部分功能需要 OAuth。

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paper-evidence-board

Paper Evidence Board 是一个面向科研论文写作的证据看板技能，用于维护论文项目中的“论文视角”证据视图。它帮助整理论文提出了哪些断言、这些断言有哪些证据支持、证据出现在论文何处、审稿人可能从哪些角度攻击，以及投稿前还需要完成哪些行动。该技能适用于写作时发现某断言缺乏证据、新实验结果需要更新论文叙述/图表/章节、评审模拟产出实验或写作任务、论文草稿在投稿前需要做断言与证据对齐、图表需要映射到论文断言、图表样式需要作为写作决策追踪等场景。它使用研究项目记忆作为跨组件事实来源，但生成的是面向写作与评审决策的论文看板。技能目录包含 SKILL.md 以及 references/ 下的 board-schema.md、evidence-gap-triage.md、paper-section-map.md、report-template.md、reviewer-risk-integration.md 和 update-protocol.md。核心流程包括：定位论文与项目记忆、提取论文断言、将证据映射到断言、构建章节/图表映射与视觉风格映射、对证据缺口做分诊、整合审稿人风险、产出看板与行动计划、回写项目记忆，并做最终完整性检查。缺失事实（如具体收费、价格、平台支持、效果数据）暂未提供。

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de-ai-ify

去除AI味（De-AI-ify）是一个用于改写文本的写作技巧集合，目标是把AI生成的机械化文本转换为更自然、更像人类日常表达的风格。它通过一系列具体原则指导改写：打破“第一、第二、第三”的完美结构，加入口语化表达和口头禅，用具体例子代替抽象结论，加入个人经历与情绪，混搭长短句，使用主动语态，以及加入停顿和思考的痕迹。工具还提供开头、连接词、结尾的去AI化对照表，一个写完后自查的清单，以及产品评价、游戏评测等示例对比和快速转换演示。适用于需要对AI生成内容进行二次加工、希望降低机器感、增强人情味的写作场景。

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law-irac

IRAC 是一种结构化的法律分析方法，通过「争点（Issue）—规则（Rule）—适用（Application）—结论（Conclusion）」四个步骤进行法律推理。该技能用于在用户需要分析法律问题时，按照 IRAC 框架组织分析过程，确保分析系统、完整且逻辑严谨。其核心原则是「争点先行、结论最后」，即必须先厘清具体法律问题、陈述适用的法律规则及其要件，再将规则逐项适用于具体事实，最后才得出结论并标注确信程度。适用于法律问题分析、案例推理、法律写作等场景。该技能属于教育性方法论，不构成法律意见，实际法律结论需由具备相应司法辖区专业知识的执业律师作出。

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