SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-24 00:15
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该技能用于把一项观察转化为透明、可检验的候选科学假设与测试方案。它强调假设只是待挑战的提案，而非结论、事实或建议。核心流程包括：范围与安全门审查、冻结观察、构建研究问题、建立带日期的证据边界、在选定测试前生成多种竞争性解释、声明主张类型与因果估计量、推导可区分预测、操作化与验证测量、使设计与分析匹配主张、防止 HARKing 并暴露偏离、规划重复与更新、落实人类问责。技能提供本地、无依赖、确定性的命令行工具，用于校验假设记录模式、测量清单、预测/竞争矩阵、因果语言、证伪控制、证据台账与预注册脚手架，退出码 0/1/2 分别表示结构有效、校验有误、输入畸形或不安全。报告仅验证声明与内部一致性，不判断科学真伪或替人选择假设。
该技能用于在 Zotero、Mendeley、EndNote、JabRef、Paperpile 等文献管理工具与 LaTeX/BibTeX、Word、Google Docs、Pandoc、Quarto 等写作工具之间迁移和同步参考文献库。它围绕 BibTeX/BibLaTeX、RIS、CSL-JSON 三种交换格式，提供格式转换脚本、各工具导出导入配方、CSL 样式渲染命令以及迁移检查清单，帮助研究者完成文献库迁移与引用渲染。
Research Agent Skills 是 Kalaris Labs 维护的科研专用技能集合索引，面向学术研究场景，覆盖人工智能、机器学习、生物学、化学、医学、物理学等领域。它本身不是单一技能，而是一个帮助智能体为研究任务挑选合适专业技能的入口：先识别研究交付物与所属领域（如医学文献综述、机器学习实验、化学分析、物理图表），再只读取技能索引中相关部分，选出覆盖任务所需的最小专业技能集合。若当前智能体环境中存在所选专业技能的 SKILL.md 文件，则读取；否则给出技能名称并引导研究者查阅仓库的安装文档。该索引强调主张与引用须与已核查来源对应，技能的存在并不代表某项分析或科学结论正确。适用于跨领域任务或需要配置技能集合的场景，单一领域常规工作可直接使用对应专业技能。
Research Skill Creator 是一个用于创建、改进和测试研究类智能体技能（Agent Skills）的工具，属于 kalarislabs/research-agent-skills 仓库。它面向论文写作、实验室协议、分析流水线和领域数据库等研究场景，帮助把专家反复讲解的流程性知识（步骤顺序、纠错检查、特定会议或仪器规则）打包成可复用的技能。该技能本身不替代 Anthropic 官方 skill-creator，而是在其基础上补充研究领域的约定：先判断任务是否值得做成技能，再用脚手架生成符合规范的 SKILL.md 与评测文件，撰写决定技能是否被调用的描述，编写以流程而非散文为主的正文，并规定脚本的仓库契约（Python 3.9+ 标准库、argparse、退出码、UTF-8、网络与安全限制）。它还提供验证、注入检查、评测与目录重建等测试步骤，并说明如何从零重写改编技能。
该技能为面向 OSDI、SOSP、ASPLOS、NSDI、EuroSys 等顶级系统会议、篇幅 10–12 页的系统类论文提供段落级结构蓝图。内容包括各章节的页数分配、段落级写作模板、可复用的写作模式（如缺口分析、观察驱动、贡献列表、论点公式），以及会议差异、写作哲学、学术诚信要求和投稿前检查清单。它综合了 Levin & Redell、Irene Zhang、Gernot Heiser 等系统研究者的写作指导，并附带 LaTeX 模板与参考文献。该技能专注于系统会议论文的段落级结构，引用验证与 LaTeX 格式化需配合 ml-paper-writing 使用。
一个苏格拉底式技术学习技能：通过诊断、讲解、应用与验证的循环，帮助学习者真正掌握一个技术主题，并以能否迁移或复述作为掌握标准。
Wattpad Publisher Formatter 是一个面向 Wattpad 平台的虚构故事排版与连载优化技能，主要将小说稿件拆分成适合移动端阅读的章节（1,500-2,500 词），在章节结尾设置悬念，生成 Wattpad 标签推荐、封面提示词与作者备注模板，并可通过 Python 脚本自动拆分章节为独立文件。
MakerJackie 内容创作总入口，用于公众号文章、AI 教程、产品制作记录、Twitter 长推、选题生成、写作调研、语音转文章、文章审校、视频脚本口语化、演讲或分享稿优化等内容工作流。仅在目标是产出、整理、修改、规划或发布前打磨内容时使用；单独的查询、设计、部署不触发。
研究技能：用一手资料调查问题，综合带引用的结论并说明不确定性。
将当前对话整理为规格说明并发布到项目的问题跟踪器。适用于已有充分讨论后快速沉淀需求、实现与测试决策，并按仓库约定选择标签与发布目标。
该技能将 Obsidian 或本地 Markdown 文章上传为 X/Twitter Articles 草稿，支持把 Markdown pipe 表格转为 X 原生表格块，并从文首图片生成 5:2 封面。默认仅创建草稿，不点击发布。
面向 Claude、GPT 等大模型的提示词工程技能，用于编写系统提示、用户提示与少样本示例，强调清晰、具体并针对目标模型优化。
这是一个单命令驱动技能，用于按 Michael 的语气生成完整的 Substack 文章包：给定主题或支柱，在 docs/articles/<slug>/ 下产出 README.md、图片脚本、图片、Notes 预览、邮件标题与推广 Notes，并交由 draft_to_substack.py 上传草稿。
mph-voice-refresh 是一个用于维护 VOICE.md 语料的技能：从 Claude Code 聊天记录和 Substack RSS 中挖掘 Michael Hanko 的真实措辞风格，生成候选清单供人工审核后更新语音语料。
用于核对 Substack 草稿状态的只读技能：比对本地 ~/.mph-substack-cache 工作区与 mphinance.substack.com 上的服务器草稿，列出已推送、仅服务器存在、仅本地（新鲜）及仅本地且超过 3 天的过期草稿，帮助确认草稿是否已保存或推送。
一份用于撰写完整、无歧义 PRD 的技能指南，包含需求发现框架、结构化文档模板、七视角细化方法、完整性校验清单与开发交接检查表，帮助开发团队无需追问即可实现产品。
为法律服务场景起草面向客户的邮件，包括合同交付说明、修订摘要、交易状态更新与跟进。该技能仅为写作与格式指导，不发送邮件、不调用 API、不访问外部系统，所有输出均为供人工审阅后手动发送的草稿文本。
BoxLang CLI 脚本技能：用 boxlang 命令运行 .bx 类、.bxs 脚本、.bxm 模板与内联代码，支持 shebang、结构化参数解析、REPL 及 compile、cftranspile、featureaudit、schedule 等动作命令。
Comment Analyzer 是一个只做分析、不改代码的代码注释审查智能体，用于检查注释的准确性、完整性与长期可维护性，识别误导性注释、注释腐化和文档缺失，并给出修改建议。
structure-first-review 是一个用于在 structure-first 项目 GitHub Discussions 的 AI Reviews 分类中，生成并直接发布简短、轻松 AI 风格评论的技能。它强调真实使用后的轻量反馈，而非严格评测。
DevAdvokit 技能，用于从已有内容库中发现可成系列的主题线索：按底层主题聚类、识别不同角度重复表达的观点、找出缺失中间环节的未完成内容弧，并给出系列化框架建议。需先配置 ~/.devadvokit.md 上下文。
一个把已解决的用户问题、支持问答或技术故障转化为可分享内容的技能，先读取 ~/.devadvokit.md 获取 DevRel 背景，再通过逐题问答提炼可复用经验，输出 TIL 短文、完整博客框架和格式建议。
check-citations 是一个学术引用核查工具，通过 CrossRef、Semantic Scholar 和 OpenAlex 三个数据库交叉验证 .bib 文件中的参考文献，识别 AI 编造的引用、嵌合引用（真实标题配错误作者）及可疑模式，可用于投稿前检查或 CI/CD 流程。
为 API 文档、功能文档、配置指南和 REST 端点文档提供模板与结构模式的技能，侧重文档形态与一致性而非单纯写作质量，涵盖模板选择、章节顺序、跨仓库 Markdown 标准化与验证协议。