markdown-mermaid-writing
一个用于科学文档写作的 Markdown 与 Mermaid 图表技能，主张以文本化 Mermaid 图作为默认且权威的图表格式，强调可版本控制、可被 AI 解析、无需构建步骤即可在 GitHub、GitLab、Notion、VS Code 等平台渲染。
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更新于 10-25 00:14
写作与研究
14,125 个结果
ux-research
UX Research 是一个面向证据驱动产品决策的用户研究策略技能，来源于 gustavosilveira23/claude-design-skills 技能集合，页面地址为 https://www.skills.sh/gustavosilveira23/claude-design-skills/ux-research。它强调先明确要做的产品决策、再选择研究方法，并把研究证据组织成“事实 → 洞察 → 建议”的可追溯链条，同时主动识别为已定方案找依据的“验证表演”。该技能可独立用于研究规划、访谈问卷等研究工具设计、原始数据综合和设计规格转化，也可串联成完整流程。它结合研究规划、原子研究和持续发现三种框架，并明确提示 AI 辅助综合可能遗漏细节，关键判断仍需人工复核原始数据。
humanize-ai-writing
humanize-ai-writing 是一个写作技能，用于在起草或编辑长文时去除 AI 生成文本的常见痕迹，让文字读起来更像真人所写。它依据维基百科“Signs of AI writing”整理的规则，检测并改写 AI 腔调。
claim-ledger
将研究与写作中的主张整理为“Claim-Evidence-Boundary”可核验账本，强制补齐证据、反证、边界与可发布性判断，防止无依据断言。
paper-narrative
paper-narrative 是一个用于评判并重塑论文图表所讲述故事的工具技能，输入为稿件（或摘要）与图表集，无需手写简报。它通过确定性 Python 内核构建提示，由基础模型完成推理，输出图表顺序、面板移动、缺失分析与删减建议。
generate-status-report
generate-status-report 是一个用于撰写利益相关者状态报告、冲刺更新或每周项目更新的技能，强调不得编造进度，未知信息标记为“needs update”，不隐藏阻塞与风险，使用主动语态并为阻塞项标注负责人。
project-manager
Project Manager 是一个用于项目执行跟踪的技能，覆盖任务估算、风险评估、跟踪设置与干系人状态报告四个阶段，并设有证据与沟通硬性门槛。
documentation
一个面向软件文档写作的技能，强调示例驱动、渐进式复杂度，适合编写API文档、指南和README。要求在页面顶部放置可运行示例，每个概念配最小与扩展示例，验证示例可构建运行。
support-with-evidence
该技能从输入文本中提取可证伪的主张，逐条进行深度检索，返回支持或反对的证据并给出方向与强度评级，强调诚实审计、必须标注来源、不编造证据。
code-of-conduct-generator
该技能用于自动生成行为准则（Code of Conduct）相关操作，属于技术文档领域。当请求中提到“code of conduct generator”或询问其模式与最佳实践时自动激活，提供分步指导、生成配置与代码并做校验。
contributing-guide-creator
该技能用于自动协助创建贡献指南（contributing guide），属于技术文档领域，在请求中提到相关关键词时自动激活，提供分步指导、最佳实践建议并生成生产就绪的配置与代码。
vitepress-config-creator
vitepress-config-creator 是技术文档领域的自动激活技能，用于协助创建 VitePress 配置。当请求中提到该名称或询问其模式与最佳实践时自动触发，提供分步指导、生成配置与代码并做校验。
writing-skills
用于创建或更新专业级智能体技能（SKILL.md 及可选 scripts/references/assets）的技能，包含严格校验与生成者↔评审者迭代流程，并生成 agents/openai.yaml 元数据。
document
该技能根据真实提交与差异，生成面向读者的四类文档：PR 描述、变更日志条目、发行说明与事后复盘。它只写记录存在的事实，不虚构时间线或原因，输出使用通俗无破折号的表达。
survey-paper-writer
survey-paper-writer 是一个用于撰写、规划或修订综述、教程、评论与观点类论文的技能，其核心贡献在于对某一研究领域进行综合梳理。适用于需要构建分类体系、批判性比较与研究议程的场景，不适用于仅写 Related Work、文献未核实或只检查引用正确性的任务。
acm-sigconf
acm-sigconf 是面向 ACM 会议与期刊论文的 LaTeX 排版技能，基于 acmart 文档类，支持 sigconf、sigplan、acmsmall、acmlarge、acmtog 等格式选项，以及 manuscript、review、anonymous 等模式。它提供从确认投稿要求、搭建 LaTeX 文档、生成 CCS 概念与参考文献，到双盲匿名检查、无障碍描述和 TAPS 提交的完整工作流，帮助作者按 ACM 规范准备投稿与最终稿。
arxiv-submission
该技能用于将预印本准备并发布到 arXiv，帮助避免处理失败或信息泄露。它覆盖 TeX 源码打包（.bbl、图片、大小写敏感路径）、清理注释与未使用文件、预检常见问题（缺失 .bbl、路径大小写不匹配、EPS 与 pdflatex 冲突、构建产物、隐藏文件、私密文件、TODO/审稿人评论、文件名中的 Unicode 或空格、过大上传），并指导元数据填写（标题、作者、摘要、评论、主分类、Journal-ref/DOI、许可证）以及提交后的预览检查、替换、撤稿和期刊接受后的更新。
cell-press
Cell Press 期刊投稿准备技能，属于 kalarislabs/research-agent-skills 技能集。用于将稿件整理为 Cell、Molecular Cell、Neuron、Immunity、Cell Reports、Cell Systems、iScience、Cell Metabolism、Current Biology 等 Cell Press 期刊所要求的格式。核心流程包括：确认目标期刊与文章类型并查阅最新作者指南、判断是否允许免格式首次投稿、按期刊前置内容与章节重构稿件、准备必需声明、图表与补充文件，最后运行检查清单并组装投稿包（稿件、源文件、图表、声明与投稿信）。技能强调 STAR Methods 结构化方法、Key Resources Table、Highlights、Summary、eTOC blurb、图形摘要等 Cell Press 特有要求，并提醒使用 RRID、保留未处理图像、投稿前完成数据存缴。
elsevier-cas
该技能用于准备向 Elsevier 期刊（包括 The Lancet 系列、Cell 之外的 Elsevier 期刊以及数千种学会期刊）投稿的材料。它指导用户识别目标期刊与文章类型、查阅最新作者指南、判断是否允许免格式首次投稿，并按期刊要求重构稿件结构、准备必需声明、图表与补充文件，最后运行检查清单并组装投稿包（稿件、源文件、图表、声明和投稿信）。技能还提供 elsarticle 与 CAS（cas-sc/cas-dc）LaTeX 模板示例，涵盖 front matter、highlights、keywords、CRediT 作者贡献声明、利益冲突声明、生成式 AI 使用声明、数据可用性声明等要素，并说明参考文献样式与 Editorial Manager 投稿流程。
hypogenic
HypoGeniC 是 ChicagoHAI 推出的 LLM 辅助假设生成工具，对应 PyPI 包 hypogenic，用于从带标签的文本数据集中迭代提出并评分文本模式假设；HypoRefine 在此基础上引入文献信息，union 工作流可合并多个假设库。该技能覆盖其软件使用、配置校验、数据集审计、运行与成本规划、本地输出检查和无模型调用的评估流程，强调输出只是候选文本假设库与任务预测统计，不构成实验确认、因果证据或科学新颖性证明。默认先本地审查，任何外部 LLM 调用、模型下载或数据上传都需单独确认。
latex-posters
该技能用于使用 LaTeX 制作学术研究海报，支持 beamerposter、tikzposter 和 baposter 三种宏包，覆盖 A0、A1、36×48 英寸等页面尺寸、多栏布局、配色方案、字体排版与视觉层级设计。它提供从规划、AI 生成视觉元素、模板套用、内容整合到编译与印前质检的完整流程指导，并附带模板、脚本与参考文档，适合会议、研讨会、答辩等场景的科研海报制作。
ncats-arax
NCATS ARAX 是一个面向生物医学知识图谱的受限查询技能，通过 NCATS Translator ARAX 生产 API 执行有界、带类型、富含溯源信息的一跳查询，以及两端点固定的两跳查询。它要求使用经过审核的 CURIE 和明确的 Biolink 类型，保留完整的 TRAPI 交换记录，检查查询边绑定与溯源，并将每条返回路径视为待后续验证的候选。该技能仅适用于公开、非敏感的研究问题，不提交患者信息、机密研究问题、未公开化合物项目或专有靶点假设；返回路径不得作为已验证机制或临床建议，零结果只能表述为“在这些约束下未返回”，位置只能描述为未评分的响应顺序而非排名。
ontology-term-resolution
该技能用于将自由文本的科学标签解析为受控本体术语 ID，并借助 EBI Ontology Lookup Service（OLS4）校验已有的 CURIE 是否真实、当前且标签一致。它提供四个脚本：resolve_terms.py 将文本解析为术语，validate_terms.py 校验现有 ID，lookup_prefix.py 检查前缀与紧凑标识符，map_terms.py 借助 ZOOMA 映射实验室简写。所有脚本仅依赖标准库，支持单值或文件输入，输出 TSV 或 JSON，可用于元数据注释、提交模板填写、表格审计等场景，并可作为 CI 门禁。
plos
PLOS 技能用于为 PLOS 系列期刊准备投稿稿件，覆盖 PLOS ONE、PLOS Biology、PLOS Computational Biology、PLOS Genetics、PLOS Medicine、PLOS Pathogens、PLOS Neglected Tropical Diseases 等。它提供一套投稿工作流：先确认目标期刊与文章类型并查阅最新作者指南，判断是否允许免格式首次投稿，再按期刊要求重构稿件结构，准备必需声明、图表与补充文件，最后运行检查清单并组装投稿包（稿件、源文件、图表、声明与投稿信）。技能还汇总了 PLOS 的强制政策要点，包括数据可用性声明、伦理声明、财务披露与利益冲突、报告指南、临床试验注册、代码政策，以及 Vancouver 参考文献格式、图表文件规范、LaTeX 投稿要求等，并关联摘要与标题、可复现性声明、系统综述 PRISMA、统计分析、期刊模板、投稿信等相关技能。