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将对话中已确认的结论或评审摘要,按目标平台的惯例发布到代码托管、任务跟踪、聊天、文档或邮件等服务。需先确认目标与上下文、确定发布机制、撰写完整草稿并获得用户明确批准后再发布并核对结果。
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更新于 10-22 00:14
13,932 个结果
将对话中已确认的结论或评审摘要,按目标平台的惯例发布到代码托管、任务跟踪、聊天、文档或邮件等服务。需先确认目标与上下文、确定发布机制、撰写完整草稿并获得用户明确批准后再发布并核对结果。
chinese-novelist 是一个中文小说分章节创作技能,支持悬疑、言情、奇幻、科幻、历史等多种题材,可创作10至50章长篇,每章3000-5000字,结尾设置悬念钩子,并强调深度润色去除AI痕迹。
用于帮助中心与产品文档写作的技能:把复杂产品知识整理成清晰、易扫读的帮助文章,覆盖内容规划、文章结构、写作流程、配图规范与持续优化,旨在减少支持工单、提升用户自助成功率。
面向学术研究的文献综述与论文分析技能,可系统检索、评估、综合跨学科文献,识别研究空白,并支持引用分析与循证决策。适用于论文、基金申请与学术写作。
design-doc-reviewer 是一个只读的设计文档评审技能,用于独立审查设计文档、PRD、规格或需求,检查仓库准确性、重大风险与故事就绪度,并输出评审产物,但不修改设计或改变其状态。
bro 是一个用于把上一条消息改写成通俗人类语言的技能,去除术语、力求连贯简洁,像人与人对话一样表达。
为 Extruct 公司表格添加由研究驱动的富集列,例如融资、行业垂直、技术栈等。该技能负责设计富集列与提示词,具体 Extruct API 调用交由 extruct-api 技能执行。
公众号标题生成与评估技能,基于已确认的选题、大纲和目标读者,生成8个标题候选,筛除低质标题并推荐1个最值得发布的标题,适用于写作前或写作后定题阶段,不负责正文。
面向研究项目的 Obsidian 知识库维护技能:以文件系统为主、由智能体驱动,把仓库中的研究资料整理为结构化笔记。支持检测与绑定项目、导入已有仓库、按知识类型路由写入,并遵守保守写回与归档优先原则。不依赖 MCP、API 密钥或 REST 插件。
Obsidian Research Log 是 obsidian-project-memory 下的辅助技能,用于把日常科研工作、TODO、计划、站会、会议与里程碑同步到 Obsidian 笔记中,保持项目规划与每日进展一致。
obsidian-synthesis-map 是一个用于 Obsidian 知识库的技能,主要帮助生成更高层次的综合笔记,例如文献综述、对比矩阵、项目总结等跨笔记的汇总内容。尽管名称中包含“map”,但当前默认工作流聚焦于综合笔记,而非 Bases 或 Canvas 产物。默认输出包括写作/综合笔记、与 Knowledge/、Papers/、Experiments/、Results/ 关联的项目总结,以及有助于写作、规划或结果解读的对比笔记。使用时应以 obsidian-project-memory 作为主要工作流权威,使用 $obsidian-markdown 保证笔记质量,并通过 wikilinks 将综合笔记锚定到真实的论文、实验、结果和项目问题上。建议每个用途保留一篇持久的综合笔记,而不是多篇重叠的摘要。除非用户明确要求,否则不生成 Views/*.base 或 Maps/*.canvas 等产物。
用于审查 XcodeBuildMCP 文档、CLI 命令参考、网站清单生成、变更日志、发布说明与发布脚本改动的技能,默认仅审查,不修改产品代码。
面向流失客户的挽回技能:研究客户流失后的变化(融资、团队扩张、竞品不满、产品更新等),评估挽回潜力并生成个性化挽回邮件序列,避免通用“我们想你了”式邮件。
将支持工单、FAQ、产品文档或功能规格转化为结构化帮助中心文章的技能,可聚类高频问题、按模板生成操作指南与故障排查文章,并输出 Markdown 文件。
meeting-brief 是一个每日会议准备系统:每天早上检查日历,筛选出外部参会者,通过网页搜索、GitHub 与历史笔记做调研,再用 AI 生成个性化简报,按人发送邮件或 Slack 通知,并保存到个人 CRM。
该技能用于科研探索早期阶段,通过扫描最新文献识别新兴科学/技术现象,并分析可验证的研究空白(research gap),支持文献驱动与数据集驱动两种工作模式。
用于将技术发明或专利权利要求与已有科学文献进行比对,评估新颖性并识别潜在现有技术的技能,面向发明人、研究人员和知识产权从业者。
Research Design Planner 是一项面向 Research Agent 的研究设计规划技能,用于系统化地制定研究方法论方案。它帮助确定研究取向(定量、定性、混合方法、实验、计算/AI/ML 实验、设计科学研究),完成变量或构念的操作化,规划数据收集与抽样,制定数据分析与验证方案,并针对 AI/ML 研究细化数据集划分、基线模型、稳健性/压力测试与消融研究等实验组件。该技能依赖 research-question-builder,强调研究设计需与研究问题同步、避免不公平的基线比较、包含验证计划并保证可复现性。
将研究缺口转化为研究问题、研究目标与学术贡献的 Research Agent 技能,依赖 discover-phenomenon-and-gap,输出结构化表格。
评估参考文献的学术质量、发表场所索引情况(Scopus Q1/Q2、CORE)与方法学严谨度,以确保研究引用的可信度。该技能可核查参考文献的可信度、学术质量与偏差风险,避免将方法薄弱、发表于掠夺性/低质量期刊或实验存在缺陷的论文作为研究的主要理论依据,并结合国际索引(Scopus、Web of Science)与印尼国内索引(SINTA)进行研判。
humanize-writing 是一个用于按用户个人语气写作、改写与编辑文本的技能,目标是去除“AI 味”。它提供改写和原创写作两种模式,并给出破折号、引号、标题大小写等硬性规则。
writers-helper 是一个面向小说与非虚构写作者的写作全流程辅助技能,帮助单个写作者或单个写作项目从创意推进到出版。它整合了经典写作技法教学,覆盖构思与规划、大纲与世界构建、研究、起草、修订、创作瓶颈、写作提示、习惯养成以及出版商业事务(提案、查询信、经纪人、出版商、交易)。该技能强调保护初稿、先诊断后开方、按结构优先顺序修订、尊重作者声音、诚实呈现经济账目与版权规范。它提供多种工作模式(规划者、教练、编辑、商业伙伴)、阶段路由、参考文档、可填写模板,以及五个仅依赖 Python 3 标准库的脚本,用于生成写作提示、规划写作会话、分析稿件统计、记录写作习惯和追踪投稿。
research-compound 是一个研究辅助技能:在研究代码库时自动读取最近的 AGENTS.md 获取已有上下文,并在研究结束后把可复用的模式、约定与坑点追加到对应目录的 AGENTS.md 中,避免重复发现。
面向营销页面的转化文案写作技能,可为首页、落地页、定价页、功能页、关于页和产品页撰写或改写文案,强调清晰、具体、以收益为导向,并给出标题、CTA 与页面结构建议。