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更新于 10-24 00:15

写作与研究

14,077 个结果

paper-corpus-rag

paper-corpus-rag 是一个面向研究论文语料库的检索增强生成(RAG)技能,目标是让研究者获得可核查的答案:每一条论断都能追溯到某篇论文的具体段落。它强调检索质量与引用规范比向量数据库的选择更重要。该技能提供分层方案:Tier 0 用 BM25 实现一分钟内可引用的全文检索,无需依赖;Tier 1 加入稠密向量嵌入与混合检索(BM25 与向量排名通过 RRF 融合)。它给出论文分块规则、基于 pgvector/Chroma/Qdrant/FAISS 的存储方案、答案生成时的引用协议与完整性规则,以及用 recall@k 评估检索质量的方法。

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paper-lookup

Paper Lookup 是一个面向文献检索的 AI 技能,提供 18 个学术 API 的文档化端点,用于查找论文、预印本、引用关系、开放获取全文、仓储记录以及期刊 OA 状态。它强调可复现的检索流程:根据用户意图选择权威数据库,进行有界且限速的调用,并返回带有来源信息(端点、参数、标识符、访问日期)的结果,使人类或其他智能体能够重复该检索。该技能特别关注这些 API 在返回 HTTP 200 时仍可能静默失败的问题,要求验证响应结构而非仅看状态码。

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systematic-review-prisma

该技能用于按照 PRISMA 2020 标准规划、执行并报告系统综述与荟萃分析。它覆盖从方案注册(PROSPERO/OSF)、多数据库检索式构建、去重与双人筛选、数据提取与偏倚风险评估,到合成分析与 PRISMA 流程图生成的完整流程。技能强调透明性与可复现性,要求保留审计轨迹,并提供去重脚本与流程图脚本,确保流程图数字一致。适用于撰写综述方案、构建可复现检索、进行系统综述或荟萃分析的研究场景。

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project-prd-doc-builder

该技能用于根据现有项目目录、源代码、测试、产品说明、用户故事和架构资料,逆向梳理并编写完整、易读、可追溯的 PRD 与项目综合文档站点。它默认采用渐进式披露:先建立全局认知,再解释业务全景与场景,最后进入功能、规则、数据、交互、架构和验收细节。站点风格参考 VitePress,支持 Markdown、Mermaid、C4 图表、交互式流程、原型和独立页面嵌入。适用于“根据代码库生成 PRD”“把项目资料整理成 VitePress 文档”“补全用户故事、用例、业务流程、Mermaid/C4 图表、验收标准”等任务。

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