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更新于 10-22 00:14

写作与研究

13,928 个结果

assessment-architect

Assessment Architect 是一个用于生成认证考试的技能，先提取概念再生成基于场景的题目。它从课程章节或部分中抽取概念，构建概念图，然后据此生成情景化试题，输出为 DOCX 文件到 assessments/ 目录。该技能强调概念优先、禁止记忆型题目、基于文件系统发现课程结构，并通过子代理协作生成四类题目（场景分析、概念关系、迁移应用、批判性评估）。适用于为教材章节或部分生成严格认证考试的场景，不适用于练习测验。

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changelog-and-release-notes

这是一个用于撰写和审阅产品变更说明的技能，覆盖变更日志、发布说明、应用商店更新说明、发布公告、迁移说明、破坏性变更通知以及面向客户的产品更新通知。它的核心目标是把原始变更内容转化为清晰的产品沟通，而不是简单罗列提交记录。工作流程包括：先明确受众、发布类型、风险等级、渠道和需要用户采取的行动；然后阅读 patterns 参考文档；接着把原始变更转化为用户影响、所需操作、兼容性、支持与灰度发布说明；再区分公开说明、技术变更日志、商店说明和内部支持说明；最后产出成品说明和验证清单。它强调不得隐藏破坏性变更、迁移、数据变更或定价与支持影响，不得泄露密钥、内部事故细节或安全漏洞利用说明，也不得在用户需要具体信息时使用“修复了一些 bug 并改进了性能”这类模糊措辞。输出格式固定包含发布类型、受众、风险、公开说明、技术/支持说明和验证清单。该技能不适用于基础模型本身即可处理的泛泛建议，仅在需要其特定产物契约时使用。

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voice-dissolver

voice-dissolver 是一个写作前的「声音校准」工具，用于在改写之前先搞清楚「这段文字里藏着哪个真实的我」。它不改写文本，而是帮助作者识别哪些句子是只有自己才能写出的真实声音、哪些地方被「完美」模板覆盖了。默认模式「听一遍就走」会快速输出声音锚点卡，列出不能动的地方并给出语调建议，可直接传给去味或改稿工具作为保护区；深度模式「帮你理清楚」通过逐处引用原文、描述阅读感受、追问开放问题，帮助作者想清楚自己真正想让读者带走什么。适用于消解 AI 味、找回自己的声音、判断文字是否像自己写的等场景。

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markdownlint-configuration

markdownlint 是面向 Markdown/CommonMark 文件的 Node.js 样式检查与 Lint 工具，通过规则集强制文档格式与风格一致。本技能介绍其配置方法：安装 markdownlint 与 markdownlint-cli；使用 .markdownlint.json、YAML 或 JavaScript 配置文件管理规则；通过规则 ID（MD###）或友好名称引用规则；设置 default 开关与各规则参数（如标题样式、列表缩进、行长度、内联 HTML 允许元素等）；使用内联注释临时禁用、启用、捕获与恢复规则；借助 extends 继承基础配置与官方预设风格（relaxed、prettier）；使用 $schema 获得编辑器的自动补全与校验；并针对严格文档、博客文章、技术文档、README 等场景给出常见配置模式与最佳实践。

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keyword-expansion

keyword-expansion 是一个用于扩展和优化检索关键词的技能，属于 willoscar/research-units-pipeline-skills 技能集。它针对 synonyms（同义词）、acronyms（缩略词）、exclusions（排除词）以及 queries.md 文件的维护。当检索覆盖不足、噪声过大，或主题存在大量别名、需要系统化扩展与收敛检索词时使用；若 queries.md 已能稳定检出足够覆盖面，则建议跳过，以免扩大范围导致后续成本增加。该技能不依赖网络。其目标是在不偏离主题范围的前提下，提升 queries.md 中查询的召回率与精确度。使用方式为：读取现有 queries.md（可选参考 DECISIONS.md 的范围说明），提取当前主题范围与排除条件，提出同义词、相关词、缩略词等扩展并补充针对常见误报的显式排除，然后在 queries.md 中为每项改动添加清晰的修改原因。验收标准要求 queries.md 包含更新后的关键词与排除项，且改动不得与 DECISIONS.md 的范围约束相矛盾。使用中需注意：关键词扩展可能导致范围漂移，此时应重读 DECISIONS.md 的范围说明并添加显式排除；查询数量可能失控，此时应保留少量高信号查询，尽量将同义词合并到同一查询中，而非添加大量近似重复查询。

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research-idea-validator

Research Idea Validator 是一个用于早期科研选题决策的技能，面向计算机与人工智能方向的研究想法，采用 FIVE+C 框架（Framing、Importance、Validity、Evidence、Execution、Competition）对粗略想法进行评估，并给出四种明确决策之一：pursue（推进）、revise（修改）、park（搁置）、kill（终止）。它适用于尚无大量实验投入之前的项目方向研判，帮助判断想法是否具备新颖性、可行性、可验证证据和可发表性，并预测审稿人可能的质疑点。技能会输出结构化验证报告，包括一句话想法、贡献类型、决策与置信度、FIVE+C 评估表、最佳论文主张、最接近工作、最小可行项目、关键实验或分析、审稿攻击预测、终止标准、下一步行动，并可选地写入项目记忆。资料未提供收费、价格、平台与效果信息。

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