baoyu-article-illustrator
baoyu-article-illustrator 是一个文章配图技能：它分析文章结构，找出需要视觉辅助的位置，并采用“类型 × 风格”两个维度生成插图。支持命令行调用、指定类型/风格/密度，适合在教程、数据分析、叙事等文章中按内容自动或手动选配图。
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更新于 10-22 00:14
写作与研究
13,930 个结果
research-add-items
用于向进行中的研究大纲 outline.yaml 追加新研究对象的 Claude Code 技能，来源可为用户直接输入、联网搜索智能体或两者，命令为 /research-add-items。
flow-deep-understanding
一个面向“已半懂”单一对象的深度掌握编排技能：按重建推理、暴露假设、验证机制、压力测试、冷讲复现五阶段推进，并在各阶段用练习或讨论验证门槛。
theory-proof-sketcher
将非正式数学想法转为精确的定理、引理或证明骨架，明确假设、依赖结构与未解决的缺口，便于在完整形式化前先检查结构。
excalidraw
用于生成 Excalidraw 兼容 JSON 图表的技能，可绘制流程图、用户旅程、系统架构、线框图和可视化文档，输出 .excalidraw.json 文件。
paper-matrix-builder
paper-matrix-builder 是用于自动生成结构化论文对比矩阵、系统文献综述（SLR）数据抽取表和证据地图的技能，可将方法、数据集、指标与性能结果整理成标准化表格，帮助研究者定位自身研究。
ln-32-dependency-upgrader
该技能用于按小批次升级依赖，结合版本兼容性调研与可回滚验证，保留清单、锁文件、运行时支持和产品行为。不适用于通用现代化改造。
ln-600-docs-auditor
ln-600-docs-auditor 是一个项目文档质量审计技能，按 8 个类别检查文档：层级与链接、单一事实来源、主动压缩、需求合规、时效性、遗留清理、技术栈适配与语义内容。适用于任意技术栈，可独立调用或由文档流水线触发。
light-consistency
Light 技能包中的跨材料一致性常驻机读门，用于核查术语、指标名与数值、创新点表述、方法名在论文、PPT、软著、代码与项目文档之间是否统一，产出可机检、可阻断、可定位到行号的 findings，供总控聚合。
light-orchestrator
Light orchestrator 是 Light 技能体系中的编排与恢复技能，用于协调 13 个阶段的研究流程，维护 .light/passport.yaml 这一唯一权威状态，处理路由、检查点、回边授权、证据状态与交付。它只提供建议与校验，最终研究方向和交付由用户决定。
developer-docs-editing-review
用于在草稿完成后编辑和审查开发者文档的技能，检查技术准确性、完整性、结构、清晰度与简洁性，并提供评审反馈、技术核验路径与修改建议。
newscatcher
NewsCatcher 是一款新闻聚合 API，可访问全球新闻文章数据库，适合构建新闻应用、金融分析工具和媒体监测服务。该技能通过 Membrane CLI 连接 NewsCatcher，支持搜索文章、获取与摘要文章内容，并由 Membrane 自动处理认证。
paperform
Paperform 集成技能，用于通过 Membrane CLI 与 Paperform 在线表单构建器交互，管理表单、提交记录和文件夹等数据。适合需要让 AI 智能体读取或操作 Paperform 数据的场景。
textcortex
TextCortex 是一款 AI 写作助手，可生成博客文章、营销文案等多种内容，主要面向营销人员、内容创作者和企业，用于自动化并改进写作流程。本技能通过 Membrane CLI 与其交互，管理数据、记录并自动化工作流。
jtbd-psychographic-research
该技能提供 JTBD（待办任务）与心理画像研究框架，用于品牌工作中的目标受众研究与定义，帮助从动机而非人口统计特征构建客户画像，并解释用户为何切换或拒绝产品。
audit-report-writing
隐私审计报告写作技能，指导撰写执行摘要、按严重程度分类发现（严重、高、中、低）、引用证据、根因分析及报告分发，参考 GDPR 与 ISO 19011 框架。
grill-me
grill-me 是一个用于设计评审的 AI 技能：通过多轮追问，把方案对照现有领域模型进行挑战，收敛术语，并同步更新 CONTEXT.md 与 ADR。资料未提供收费、平台或具体调用方式。
set-note-description
为笔记 YAML frontmatter 生成 description 属性，便于检索与回忆。根据笔记内容自动选择摘要或元描述两种模式，只修改 description 字段，不触碰其他内容。
prd-generator
prd-generator 是一个按“先问题、后方案”假设驱动方法生成结构化产品需求文档（PRD）的技能，包含 MoSCoW 优先级、实施阶段跟踪表和决策日志，用于新功能定义、需求对齐与复杂特性分析。
article-extractor
Article Extractor 是一个用于从网页文章中提取正文内容的技能。它可以从博客文章、文章和教程的 URL 中抓取主体内容，去除导航、广告、订阅表单等干扰元素，并将清洁的、可读的文本保存为文件。该技能会在用户提供文章链接并希望获取文本、下载文章、提取内容或将博客文章保存为文本时被激活。它按优先级依次尝试三种提取方式：reader（基于 Mozilla Readability）、trafilatura（基于 Python）以及 curl 加简易解析的后备方案。提取后的文件以文章标题命名，技能会向用户确认保存位置并展示内容预览。
hypogenic
Hypogenic 是一个利用大语言模型进行自动化假设生成与测试的框架，旨在加速科学发现。它提供三种方法：HypoGeniC（数据驱动的假设生成）、HypoRefine（协同整合文献与数据）以及 Union 方法（将文献驱动与数据驱动的假设进行机制化组合）。用户可通过命令行或 Python API 使用，支持从观测数据集生成 10-20+ 条可检验假设，并基于验证性能迭代优化。框架支持 API 模型（OpenAI、Anthropic）和本地 LLM，可抽取研究论文（PDF）见解，并借助 Redis 缓存降低 API 成本、并行处理提升测试效率。该技能适用于欺骗检测、AI 生成内容识别、心理健康指标、预测建模等领域，需遵循 HuggingFace 数据集格式并配置 config.yaml 与 extract_label() 函数。
notion-knowledge-capture
将对话与讨论整理为 Notion 中的结构化文档页面，捕获要点、决策与知识，并按合适位置保存、组织与链接，便于检索。
summary-generator
用于为教学内容生成课程摘要的技能：按苏格拉底式提问提取核心概念、心智模型、关键模式与常见错误，输出结构化的 .summary.md 摘要文件，供学生快速复习和随时查阅。
problem-based-srs
基于 Gorski & Stadzisz 研究的问题导向软件需求规格（Problem-Based SRS）方法论技能，通过 /problem-based-srs 命令分步编排需求工程流程，确保每条需求可追溯到真实业务问题。