creative-research
creative-research 是一个面向小说与创意写作的研究技能，用于在故事需要事实支撑时收集可用的素材。它帮助作者查找历史细节、文化质感、领域准确性，以及其他作者如何处理类似题材、设定或问题。该技能强调评估证据的来源类型、可靠性、置信度与冲突，但把“是否适合故事”的判断留给作者。报告结构包括可用细节、来源说明、冲突、与故事现有假设的矛盾以及未找到的空白，并附引用与上下文。
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更新于 10-15 00:40
写作与研究
9,420 个结果
creative-writing-muse
Creative Writing Muse 是一个面向创意写作的 AI 技能，适用于没有子代理（subagents）可用的场景。它让单个代理在同一段对话中扮演“缪斯”角色，通过有意识地切换立场，依次完成方向规划、起草、批评、修订、研究与记忆记录。该技能强调先理解作者意图（读者模拟、情感目标、约束、品味信号、未定项与留白），并在切换立场时保持作者可见的主线连贯。写作前需先确定风格与角色状态。不同立场对应加载不同技能，例如方向对应 /story-planning，起草对应 /creative-writing-modes、/creative-writing-craft、/llm-writing，批评对应 /story-review、/reader-sim、/writing-principles，研究对应 /creative-research，声音与术语对应 /creative-writing-craft、/character-sim、/shared-dao，记忆对应 /story-memory，以及可选的 /kb-management 与 /project-setup。每次立场切换前需自我提示，明确本轮意图、读者效果、约束与风格、应保留的模糊或未解之处、产出物以及“错误的成功”是什么。原则是先探索后定稿、先起草后评判、从读者体验出发批评、优先修订影响最大的问题、仅记录已确定的事实与决定。
api-reference-documentation
该技能用于创建专业的 API 参考文档，基于 OpenAPI 规范描述接口端点、认证方式，并提供可交互示例。资料显示其采用 OpenAPI 3.0 规范，示例中涵盖服务器地址、bearer JWT 认证、路径参数、查询参数、响应定义与组件 schema 等内容，并给出文档清单（端点示例、认证说明、错误响应、速率限制、分页、Webhooks、多语言 SDK 示例）与最佳实践（使用 OpenAPI 3.0+、包含请求/响应示例、记录参数与请求头、提供认证示例、支持交互式探索、维护版本文档、为破坏性变更提供迁移指南），以及可用工具（Swagger Editor / Swagger UI、Redoc、Postman Documentation、Stoplight）。适用于为 REST API 编写面向开发者集成的文档场景。具体收费、价格与平台支持情况暂未提供。
requirements-clarity
Requirements Clarity 是一个用于在开发实现前澄清模糊需求的技能（Skill），通过系统化的对话将含糊的功能请求转化为可执行的 PRD（产品需求文档）。它内置 100 分制清晰度评分体系，从功能清晰度、技术具体性、实现完整性和业务背景四个维度评估需求质量，并持续迭代提问，直到评分达到 90 分以上才生成最终文档。适用于需求不明确、功能复杂（超过 2 天工作量）或缺少技术上下文、验收标准、边界条件的场景。当用户已提供具体文件路径、代码片段、已有函数引用或带有明确复现步骤的缺陷修复时，该技能不会激活。
paper-rebuttal
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gs-search
gs-search 是一个用于在 Google Scholar（谷歌学术）上按关键词检索学术论文的技能。它通过浏览器自动化导航到 Google Scholar 搜索页，并抓取页面 DOM 返回结构化结果列表，包含标题、作者、期刊、年份、被引次数以及全文链接等信息。该技能属于 cookjohn/gs-skills 技能集，适合需要批量获取学术文献元数据的场景，并可与同系列的分页、被引追踪、导出等技能配合使用。
paper-polish
Paper Polish 是一个学术论文语言润色技能，用于在保留作者原意的前提下改进已有学术文稿。它能修复语法、理顺句子、让表达更地道、去除 AI 腔调，并把中文草稿改写为可投稿的英文。其核心原则是忠实于作者原意：不擅自强化或弱化结论、不把相关性写成因果、不删除限定语、不编造数据、公式、结果或引用。默认采取保守的轻量修改，若问题属于结构或逻辑层面，会建议改用 paper-writer 重写。适用于已有文字需要语言提升的场景，不适用于从零撰写、规划论文逻辑骨架或做审稿式审查。
voice-analysis
Voice & Tone Analysis 是一个用于提取并记录写作者独特声音模式的分析框架，目标是生成一份“声音指南”，让后续写作能够真实还原原作者风格，而非泛泛模仿。它通过样本收集、语言分析、词汇指纹、概念 DNA、情感质感、读者互动、指南综合与验证等八个阶段，系统梳理句子结构、段落架构、标点习惯、用词偏好、隐喻来源、推理方式、情感表达与读者定位等维度。该技能可用于 AI 写作提示、自我风格分析以及编辑校对，强调捕捉“精神”而非仅机械特征，并提醒避免频率即规则、单一语境捕捉、模仿痕迹、声音僵化等反模式。
openalex-paper-search
OpenAlex 学术论文搜索技能，基于 OpenAlex 免费开放学术目录，可检索 2.4 亿+ 学术作品。无需 API 密钥或 SDK，通过 curl 或 bash 构造 URL 调用 REST API，返回 JSON。支持关键词与布尔检索、字段限定检索、多条件过滤、排序、分页、引用图谱遍历、作者与机构查询、DOI/PubMed/arXiv 等外部 ID 查询、开放获取与 PDF 链接获取，以及摘要倒排索引重建。请求中加入 mailto 邮箱可使用 polite pool，速率从 1 次/秒提升至 10 次/秒。适用于文献综述、查找奠基性论文、追踪最新预印本与综述、作者影响力分析等场景。
academic-research-skills-codex
academic-research-skills-codex 是 ara.so 为 Codex 提供的学术研究工作流技能包（Skill），源自 Claude Code 的 Academic Research Skills（ARS）。它把深度研究、论文写作、同行评审、端到端研究管线和实验设计五类工作流整合为一个统一套件，安装后在 Codex 对话中通过 $academic-research-suite 调用，并根据用户意图自动路由到对应工作流。需要时可用 ars-* 别名（如 ars-plan、ars-outline、ars-full）触发特定环节。它支持文献综述、系统综述、研究问题苏格拉底式细化、事实核查、论文大纲与草稿、引用格式检查与转换、AI 使用披露声明、模拟同行评审、可复现实验协议设计等任务，并借助 Material Passport 元数据追踪研究工件。该包采用 git 方式安装，可用命令行脚本完成安装与更新；可选配置 Anthropic API 实现跨模型验证。许可证为 CC BY-NC 4.0（非商业使用），当前版本 v0.1.6。
paper-claim-audit
paper-claim-audit 是一个论文声明核查技能，用于对论文中出现的每一个数字、比较和范围性表述与原始结果文件进行零上下文的一致性验证。其核心特点是使用一个全新的、跨模型的审稿人来执行核查：该审稿人只接收论文的 .tex 源文件和原始结果文件，不接收任何实验日志、实验追踪、自动审稿摘要、叙述报告或先前的审计结果，也不携带任何对话历史或执行者的解释，从而避免执行者既写实验又写论文带来的确认偏差（例如把 84.7% 四舍五入报成 85.3%、只报告最佳种子而非平均值、引用不同实验配置的指标、把 12.8% 的提升说成 15% 等）。该技能会逐条提取论文中的量化声明，定位其在原始数据中的支撑值，判定匹配状态（如精确匹配、允许的舍入、映射歧义、证据缺失、配置不匹配、聚合不匹配、数值不匹配、范围过度声明、无支撑声明），并给出 PASS、WARN、FAIL 等整体结论，最终输出可供机器读取的 JSON 与供人阅读的 Markdown 审计报告。该技能为建议性而非阻断性，审稿人须使用与执行者不同的模型家族，且每次运行都使用全新线程。
academic-humanizer
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youmind-wechat-article
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tooluniverse-disease-research
ToolUniverse 疾病研究技能用于生成带完整来源引用的综合性疾病研究报告。它覆盖 10 个研究维度：疾病身份与分类（EFO/OLS/UMLS/ICD/SNOMED）、临床表现（HPO、OpenTargets 表型、MedlinePlus）、遗传与分子基础（OpenTargets 靶点、ClinVar、GWAS、gnomAD）、治疗格局（OpenTargets 药物、临床试验、GtoPdb）、生物通路（Reactome、KEGG、PPI、GTEx、HPA）、流行病学与文献（PubMed、OpenAlex、Europe PMC、Semantic Scholar）、相似疾病、癌症专项（CIViC）、药理学与药物安全（FAERS 等）。采用“报告优先”工作流：先创建 markdown 报告文件，逐维度检索并渐进更新，每条数据均标注来源工具，并按 T1–T4 证据等级分级。工具调用须使用英文疾病名与检索词，回答使用用户语言。
technical-writing
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c4-architecture
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specification-writing
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prompt-library
Prompt Library 是一个经过筛选的高质量提示词（Prompt）集合，灵感来自 awesome-chatgpt-prompts 与社区最佳实践。它提供可直接使用的提示词模板，涵盖角色扮演类提示（如“扮演 X”）、任务专用模板以及提示词优化技巧。适用场景包括：需要现成提示词模板、想要角色化提示词、寻找提示词示例或灵感、需要特定任务的提示词模式，以及希望改进自身提示词写法。内容按类别组织，包括角色类、任务类、分析类、创意类、转换类提示，以及思维链、少样本学习、人格模式、结构化输出等提示工程技巧，并附有提示词改进检查清单。
paper-writer
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headline-formulas
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deep-research
Deep Research 是一个面向研究主题的深度文献调研技能，定位为资深研究者撰写综述级调查报告。它先冻结研究问题，再从主流、批评、相邻领域、方法论、应用与政策等多个对抗性视角独立检索，逐条核验引用，随后按主题聚类综合，并通过角度、覆盖、引用、分类、校准、编织六道内部质量门迭代把关。最终产出类似真实综述论文的报告：摘要、引言、方法、分类、分支对比、跨分支讨论、开放问题、结论与参考文献。适用于“帮我综述这个方向”“X 领域现状如何”“有哪些关键工作、争论与开放问题”等需求；不适用于评估单个想法、撰写或润色论文，以及只需查一两篇文献的快速检索。
paper-glossary
paper-glossary 是一个用于从论文来源清单构建可复用 Obsidian 术语表笔记的技能。它基于现有的 *_source_manifest.json 运行，此时 --source-manifest 为必填项；--raw-sections 仅用于用显式的 *_raw_sections.jsonl 覆盖清单中的 raw_sections_path。该技能不运行也不修改论文阅读工作流，清单文件与原始章节文件是其唯一的论文内容边界。默认采用“预览并等待”模式：首次在某人/某设备上使用时展示已保存的配置，若不存在则询问一个位于 Obsidian 库内的术语目录并完成配置，之后复用有效配置；设置过程可能创建 ~/.paper-glossary/config.json。当需要文章链接时，必须显式提供文章 Markdown 路径，并校验它与配置的术语目录位于同一 Obsidian 库中，绝不推断文章路径。用户从编号列表中做出选择后才授权术语表写入与补全，以及在提供了文章时建立首次安全出现的文章链接。选择前不会写入任何术语表笔记或文章 Markdown。
openalex-database
OpenAlex Database 是一个用于查询和分析学术文献的工具，基于 OpenAlex 开放学术目录，覆盖超过 2.4 亿篇学术作品、作者、机构、主题、来源、出版商和资助方。该技能提供查询 OpenAlex API 的工具与工作流，可用于检索文献、分析研究产出、追踪引用以及开展文献计量研究。核心能力包括按标题、摘要或主题搜索论文，按作者或机构查找作品，筛选高被引和开放获取论文，分析发表趋势，进行引文分析、主题分析和大规模数据导出。使用时需先安装 requests 包并初始化客户端；建议提供邮箱以进入 polite pool 获得 10 倍速率提升。无需 API 密钥，数据完全开放免费，默认速率限制为每秒 1 次请求、每日 10 万次。提供高层辅助函数和直接 API 访问脚本，自动处理分页、重试与速率限制。
writing-systems-papers
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