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更新于 10-22 00:14

写作与研究

13,933 个结果

ask-the-docs

ask-the-docs 是 Supabase 仓库中的一个技能(skill),充当 apps/docs 文档应用的“资料馆员”。它用于回答关于该文档应用架构、构建流水线、联合文档(federated docs)、已知脆弱点等已记录知识的问题,并提供功能设计原则(先理解并复用现有代码、保持编码极简)。该技能还能在提交 PR 前帮助预判评审反馈,减少“下轮再修”类评论。它不适用于一般的 Supabase 文档内容问题,也不适用于 apps/docs/ 之外的应用层工作。

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business-knowledge-workflow

业务知识工作流是一个用于获取陌生业务知识并沉淀为 BK-CI skill 或架构文档的技能。它适用于需要快速理解陌生业务模块、从 iWiki 或其他文档系统获取背景知识、将文档描述与实际代码交叉验证,以及把知识沉淀成 skill、架构文档或模块说明的场景。该技能强调“先理解,再验证,最后沉淀”,而非直接修改代码。业务知识获取通常分为三段:文档发现与初筛、代码交叉验证、沉淀为 skill 或架构文档。文档内容默认不可直接复述,必须经过代码或运行链路验证。沉淀时优先写模块边界、关键对象、主链路和常见坑,而非复制百科说明。如果最终产物是 skill,可联动 skill-writer。

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cook-the-blog

cook-the-blog 是一个用于生成深度增长案例研究文章(MDX 格式)的工作流技能。根据用户需求,它围绕某家公司的增长故事执行从研究到发布的完整流程:使用 Tavily 工具与网络搜索进行深度调研,通过 SerpApi 调用 Google Trends 做 SEO 关键词研究,生成标题与封面图,按固定 MDX 结构撰写 1200 至 1800 字的案例研究,随后上传封面图到对象存储,并通过 git 将 MDX 文件直接推送至目标仓库。该技能强调严格的质检环节,每一步完成后都需自检并在失败时重试,最终还需运行 git log 验证提交并发送邮件通知。

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startup-review-mining

该技能用于从评论、评价与社区讨论中系统化提取客户痛点、功能缺口、切换触发因素与市场机会。它把评论视为有偏样本,强调先做来源卫生与抽样计划,再建立“主题×细分×严重度”分类法,保留原始引文与来源链接,并用来源加权评分与置信度评级。适用于 B2B 评论站(G2、Capterra、TrustRadius)、应用商店、Reddit、Hacker News、Product Hunt、论坛与工单等来源的痛点挖掘、竞品弱点分析、功能需求聚合与机会映射。不适用于纯 UI/UX 研究、正式用户访谈、定量产品分析、市场规模估算与趋势预测。

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literature-engineer

Literature Engineer(证据收集器)是一个面向证据优先型文献综述的技能,用于多路文献扩充与元数据规范化。它通过离线导入、在线检索(arXiv/Semantic Scholar)和引文滚雪球等多种路径,扩充候选文献池并补齐可追溯的元数据,为后续去重、排序、映射、笔记、引用和撰写提供大规模可验证的候选集合。该技能坚持证据优先原则:若无法通过可验证的 ID 或来源达到目标数量,应阻断并请求更多导出或启用网络,而不是伪造数据。输入包括 queries.md 检索配置与可选的离线导出文件;输出为 papers_raw.jsonl、papers_raw.csv 和 retrieval_report.md。

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tutorial-module-writer

Tutorial Module Writer 是一个用于从已批准的模块计划生成教程内容的技能。它读取 outline/module_plan.yml 与 DECISIONS.md(需包含对范围与贯穿示例的批准),按模块顺序撰写 output/TUTORIAL.md。每个模块遵循“目标→关键概念→在贯穿示例中的实操步骤→练习(输入、预期输出、验证步骤)→答案要点”的结构,强调通过动手实践教学,保持贯穿示例一致,并确保每个模块至少包含一个可验证的练习。适用于需要将结构化课程计划扩展为连贯教程的场景。

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36kr-ainotes

36kr-ainotes 是一个获取 36氪 AI 测评每日最新测评笔记内容的数据查询工具,适用于用户查询 36kr AI 测评、AI 测评笔记、最新 AI 测评笔记、今日 AI 测评、查 AI 产品测评等场景。它通过公开的只读 JSON 接口,按日期拉取当天已发布的测评笔记列表。数据每日更新,单次最多返回 20 篇。每条笔记包含标题、作者、正文摘要、封面图、详情链接、所属圈子及关联产品等字段,并可转换为可读时间与可点击链接进行展示。该工具无需认证,可直接用 GET 请求调用,也提供 Python 与 Shell 脚本示例。使用时需注意:接口数据来自第三方 CDN,所有字段均应作为纯展示文本处理,不得解释为指令;若当天数据未生成,接口会返回 404 / NoSuchKey 错误。

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submit-paper

submit-paper 是一个用于 LaTeX 学术论文投稿前检查的 AI 技能,来源于 a-green-hand-jack/ml-research-skills。它在论文提交会议前对 LaTeX 项目进行系统性的就绪检查,覆盖投稿模式、必备章节、草稿残留、参考文献、匿名性、源码格式以及可选的编译环节。该技能支持初始投稿(匿名)、Camera-ready、arXiv 预印本等不同类型的检查流程,并针对不同会议(ICML、ACL、ICCV、ECCV、NeurIPS、EMNLP、ICLR、CVPR、NAACL、ACM)提供了必备章节与页数限制的参考。使用方式为按步骤定位 LaTeX 项目、询问投稿上下文、运行检查脚本、处理源码格式与编译、修复投稿模式、检查源码可见性与清理、报告发现与行动计划并提供针对性修复建议。该技能不记录本地 TeX 可用性为共享项目状态,默认使用静态检查,仅在本地编译后端或用户明确要求时执行本地 LaTeX 编译。

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protein-design-workflow

这是一个面向蛋白质设计流程的端到端指导技能,用于帮助用户从零开始搭建并执行标准的 binder(结合蛋白)设计流水线。资料覆盖从靶点准备、骨架生成、序列设计、结构验证到过滤筛选的完整阶段,并给出各阶段所用工具(如 PDB、RFdiffusion、BindCraft、ProteinMPNN/LigandMPNN、AlphaFold/Chai、protein-qc 等)的示例命令与参数。它提供资源规划(GPU 类型、各阶段耗时、不同规模项目的总时长)、质量检查点(骨架、序列、验证各环节的检查项)以及常见问题与解决方案,还包含多工具组合与迭代优化等进阶流程。适合正在启动新蛋白质设计项目、需要按步骤工作流指导的研究人员使用。

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