llm-wiki
llm-wiki 是一个用于构建和维护个人知识库的 AI 技能，把知识整理成一个持久保存、相互链接的 wiki。它以 Karpathy 的 LLM Wiki 模式为基础，每次读入来源、回答问题，wiki 都会随之扩充。与在每次查询时重新推导知识的 RAG 不同，这个技能把知识一次性编译好并保持更新。它适用于用户希望围绕某个主题长期积累知识的场景。
Skill 广场
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更新于 10-23 00:13
写作与研究
14,010 个结果
historian
用于研究圣经段落的历史与文化背景的技能，围绕作者、原始受众、成书年代、事件发生时间、当时习俗、考古与外部历史、政治社会经济环境、社会结构与地理等问题展开分析。
learnings-researcher
learnings-researcher 是一个面向团队知识库的检索型技能，用于在开发新功能或修复问题前，从 docs/solutions/ 目录中按 YAML frontmatter 元数据查找并提炼过往解决方案，避免重复踩坑。
seo-keyword-research
面向博客写作的 SEO 关键词研究工作流，借助 Google Trends 数据在写作前发现趋势与高机会关键词，把泛泛的博客主题转化为可排名的 SEO 优化内容，适用于写博客、规划内容日历或优化文章。
doc-coauthoring
一个引导用户协作撰写文档的结构化工作流技能，分“背景收集、细化与结构、读者测试”三阶段。适用于写文档、提案、技术规格、决策文档等场景，由 Claude 主动引导并迭代完善。
user-research-synthesizer
面向产品经理的用户研究综合技能，可整合访谈、问卷与分析数据，识别跨来源模式并形成洞察报告、客户旅程地图和可执行的产品建议，用于发现需求、验证假设并向相关方沟通研究结论。
opener-variator
Opener Variator 是一个用于改写调研类稿件小节开头的写作辅助技能（Skill），主要解决 H3 小节开头千篇一律、像自动生成的目录的问题。它会去除“概览/旁白”式的开头句式，减少重复的开头节奏，让文章读起来更像真人撰写。该技能范围较窄，只重写被标记文件的第一个段落（或前 2–4 句），保留论证结构与引用不变，不改动小节论点、不新增或增删引用键。它作为定向处理步骤，建议在 style-harmonizer 之后、逻辑润色之前运行；其确定性脚本作为认证适配器，只有在最新的 writer-selfloop 报告不再标记相关文件、且未早于任何 sections/*.md 文件时才生成标记。使用方式为通过命令行运行：uv run python .codex/skills/opener-variator/scripts/run.py --workspace <workspace>。输入需提供 output/WRITER_SELFLOOP_TODO.md（Style Smells 部分）及所引用的 sections/S<sub_id>.md 文件，可选传入 outline/writer_context_packs.jsonl 以保持对齐。输出为更新后的 sections 文件（仍为纯正文，不含标题）。具体功能、收费、价格、平台或效果等未在资料中说明的，暂未提供。
tutorial-spec
tutorial-spec 是 research-units-pipeline-skills 中的一项技能，用于在撰写教程内容前锁定教程范围与教学目标。它定义受众、前置知识、可测量学习目标、非目标、贯穿示例及交付格式，并生成结构化教程规格文件 output/TUTORIAL_SPEC.md，供后续规划和写作使用。
writing-skills
writing-skills 是一个文档编写技能，用于在创建或修改项目文档时遵守统一规范。它规定了技能目录结构、命名规范、SKILL.md 的格式与编写规则，以及通用规则文件的存放与引用方式。该技能强调内容普适性、可脱离具体项目上下文独立理解、示例简洁，并通过依赖规范、步骤输出、引用一致等要求保证 AI 在编写文档时不跳步、不遗漏上下文。适用于需要按统一规范编写或修改项目文档的场景。
xauusd-calendar-descriptions
面向全球经济日历事件的英文人工描述技能，聚焦XAUUSD，要求逐事件检索官方来源后再写1至2句简洁说明，仅在确有关联时补充对黄金的影响。
writing-git-commits
一份基于 Conventional Commits 规范的 Git 提交信息写作指南，帮助写出清晰、机器可读的语义化提交，便于自动化工具解析、生成变更日志并与语义化版本配合。
paper-polisher
paper-polisher 是一个面向数学建模竞赛论文的润色技能，用于在已有草稿基础上改进语法、清晰度、公式与符号一致性、措辞强度校准、过度断言检测和竞赛格式合规，不生成新内容或改写科学论证。
paper-section-writer
面向数学建模论文写作的技能：依据已批准的求解包、冻结数值、人工决策台账和已核验图表，起草可提交的论文章节，确保数值与结论可追溯、不越界。
paper-introduction-argument-writer
Paper Introduction Argument Writer 是一个用于规划和起草机器学习/人工智能论文引言（Introduction）的写作技能。它把引言视为一段有纪律的论证链，而非文献综述：根据论文定位、目标会议/期刊、核心主张和证据，产出逐段落的引言计划或草稿。主要用途包括：为目标 venue 和论文类型选择引言论证结构、为每个段落分派写作任务（hook、问题、gap、insight、method、result、contribution 等）、起草或修订各功能段落、强化贡献点并避免过度声明、决定引言中需要哪些 related-work 对比、以及让引言措辞与摘要、标题、证据板（evidence board）和写作契约（writing contract）保持一致。技能目录包含 SKILL.md、argument-patterns.md、paragraph-moves.md 参考文件和 introduction-plan.md 模板，采用渐进加载。核心流程为：构建引言快照、选择论证模式、规划段落任务、起草或修订引言、撰写贡献段、最终检查。
paper-writing-contract-planner
paper-writing-contract-planner 是一个面向机器学习科研论文写作的技能，用于在正式起草正文之前锁定论文的“写作契约”。它不写具体段落，而是先确定目标投稿会议/期刊、论文原型（archetype）、章节顺序、段落角色、每条主张所需的证据槽位（evidence slots）、图表职责、相关工作边界、限制政策，以及后续写作技能的执行权限与禁用表述。最终产出或更新 paper/.agent/writing-contract.md，作为约束文件指导后续逐节写作。该技能适合论文定位已基本明确、准备进入写作阶段的研究者，用于统一全文结构与证据一致性，避免出现未经证据支持的主张或语气。
devdocs-requirements
devdocs-requirements 是一个需求扩写技能，用于将用户简短需求扩展为结构化的 DevDocs 需求文档。它建立功能点（F-XXX）、用户故事（US-XXX）和验收标准（AC-XXX）之间的关联体系，并生成追溯矩阵。该技能支持中英文提问、统一中文回复、使用中文生成文档。它提供多种运行模式：自动检测模式、强制增量模式（--incremental，追加功能点）、背景信息模式（--context，追加或更新背景）以及 --fast 模式（跳过 Plan 模式、使用合理默认值、仅保留最终确认）。初始模式从零创建需求文档，经过收集原始需求、理解需求、进入 Plan 模式呈现拆解方案、用户审批、生成功能点、编写用户故事与验收标准、生成追溯矩阵、用户确认等步骤。增量模式扫描现有编号并延续编号追加内容，完成后返回新增编号列表。背景信息模式读取现有文档并整合背景信息到“背景与目标”章节。输出主文件为 docs/devdocs/01-requirements.md，超过 300 行可拆分。该技能仅产出文档，不编写实现代码。
prd-generation
PRD Generator 是一个用于生成精简、可执行的产品需求文档（PRD）的技能，适合独立开发者和小团队使用。它可以从上游设计思考产物（如问题定义、用户建模、方案范围界定）或原始输入出发，生成结构清晰但不臃肿的 PRD。工作流程包括收集上下文、针对缺失要素提问、按模板生成 PRD，并自动保存到 design/05-prd.md。输出内容涵盖概述、问题陈述、目标用户、目标与成功指标、用户故事、功能、范围、假设与风险、技术考量、待解决问题和附录等部分，并可根据项目复杂度调整篇幅。
writing-style-guide
writing-style-guide 是一个面向 AI 智能体的写作风格技能，用于生成或编辑面向用户的文字，包括文档、代码注释、README、变更日志、提交信息、PR 描述和聊天回复。它强调写作原则而非固定流程：简洁表达、保留原意、不编造上下文、按产物类型选择语言、开门见山、让产物独立成立、面向真实读者。该技能同时给出了需要删除的反模式清单，如复述名称的注释、营销词汇、无依据的未来承诺、意义漂移、模板化回答、安全表演、空心过渡语等。它适用于产出或编辑注释、文档字符串、README、CHANGELOG、叙述性文档、提交信息、PR 描述、发布说明和聊天回复，不适用于内部文本、逐字工具或日志输出、临时进度文本或纯确认回复。如果输出必须匹配精确格式，则以该格式为准，JSON、协议载荷和解析敏感模板不得添加额外文字或 Markdown 围栏。
alibabacloud-help-doc-search
阿里云帮助文档搜索与 OpenAPI 元数据校验技能，可在 help.aliyun.com（cn）与 www.alibabacloud.com（intl）两个门户按指定语言检索、阅读官方文档，并核对 API 参数、错误码与 RAM 权限点。
asta literature reports
Asta 文献报告技能，用于创建或更新带引用的 Markdown 文献综述/报告，支持检索、总结与综合文献，并规范管理 BibTeX 引用。
grad-blooms
基于布鲁姆修订版分类法（Anderson & Krathwohl, 2001）的技能，用于按六个认知层级分类学习目标并设计评估，适用于撰写学习目标、对齐评估方式、审查课程认知复杂度。
grad-critical-realism
基于巴斯卡（Bhaskar）批判实在论的技能，用于通过实在、实际、经验三层本体论分析现象，并以回溯推理识别生成性因果机制。
grad-narrative
grad-narrative 是一个叙事研究方法技能，用于通过人们讲述的生活故事理解人类经验，分析叙事结构、时间性与意义建构。它强调以故事整体为分析单位，而非拆解为编码主题。
grad-phenomenology
一个用于质性研究的技能，指导研究者运用现象学方法（包括悬置/加括号、生活经验探究与解释现象学分析IPA），描述并理解某种生活经验的本质。