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更新于 10-25 00:14

写作与研究

14,129 个结果

prune-prompt-pollution

prune-prompt-pollution 是一个面向智能体指令文档的写作与审阅技能,用于清理会误导模型行为的四类“提示污染”:否定式引导、缺失声明、过时的元叙述和稻草人式警告。它主张智能体文档通过“激活什么”来引导行为,因此禁止性表述反而会强化被禁止的概念。该技能将承载约束的否定句改写为正向目标或后果陈述,同时保留硬性护栏、反事实回归锚点、承载性缺失、抑制理由和实测边界等不可删除的内容。适用范围包括规则文件(AGENTS.md / CLAUDE.md)、技能正文与描述、提示词与可见字符串、当前状态的设计/计划/流程文档;任务与会话文件仅在明确要求时处理。代码、提交信息、决策记录、事后复盘和面向用户的文案不在范围内。该技能是指导性方法而非脚本,强调改写后必须验证原有义务、不变量、前置与后置条件均被保留。

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peer-review

系统化学术同行评审工具包,用于评估科研手稿与基金申请。它围绕方法学、统计、实验设计、可复现性、伦理、图像完整性与报告标准提供结构化审查流程,帮助评审者按阶段完成从初步评估到逐节审阅、统计严谨性检查、数据与代码透明度、图表质量与伦理合规的评估,并产出层级清晰的评审报告。适用于期刊论文评审、基金申请评估、报告规范(如 CONSORT、STROBE、PRISMA)核查及科学写作反馈。文档还包含科学示意图生成建议,以及针对演示文稿必须先转图片再审查的操作说明。

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perplexity-search

Perplexity Search 是一个通过 LiteLLM 和 OpenRouter 调用 Perplexity 模型进行 AI 联网搜索的技能,可获取带来源引用的实时网络信息。它适合查找最新动态、近期科研文献以及超出模型训练数据截止时间的事实,只需一个 OpenRouter API 密钥即可访问全部 Perplexity 模型,无需单独注册 Perplexity 账号。技能提供命令行脚本,支持指定模型、保存 JSON 结果、详细输出等用法,并附带查询设计、模型对比与 OpenRouter 配置参考文档。

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research-lookup

research-lookup 是一个通过 OpenRouter 调用 Perplexity Sonar 系列模型进行实时研究信息查询的技能。它会在 Sonar Pro Search(快速、高效查找)和 Sonar Reasoning Pro(深度分析推理)之间自动选择,依据查询复杂度决定使用哪个模型。该技能可获取当前学术文献、近期研究、技术文档和一般研究信息,并提供引用与来源归属。它适用于文献验证、背景调研、引文查找、技术协议与方法查证、统计数据检索以及专家观点获取等场景。查询可涉及最新论文、统计结果、标准协议等,响应会包含书目信息、DOI 或稳定链接。技能还内置了自动模型选择机制,根据推理关键词、问句数量和句子结构等指标评估复杂度;也支持通过 force_model 参数手动指定模型。该技能依赖 OpenRouter API 密钥,并配置为学术/学术搜索模式,优先参考同行评议来源。

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