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更新于 10-16 00:02
写作与研究
11,807 个结果
paper-spine-audit
PaperSpine Audit 是 PaperSpine 工作流中的一个内部审计步骤，用于在宣布重写或构建完成之前，检查 PaperSpine 输出是否存在缺失产物、浅层修订、逻辑迁移不足、缺乏证据支持的论断以及翻译覆盖不完整等问题。它要求核查参考材料工作区与来源索引、用户确认的研究动机、writing_rationale_matrix.md 的完整性与逐行论证质量、实质性重写是否避免仅追加或浅层修改、原始草稿到最终稿的逻辑迁移、论断是否有用户证据支撑、LaTeX 引用/标签/图表安全、citation_support_bank.md 的数量与时效及逐篇支持句质量、最终 LaTeX 源码与可编译 PDF、Word 输出结构有效性，以及翻译包为 zh 时的完整翻译覆盖。该技能还提供多个审计脚本，并采用三个独立子代理并行评审、再经编辑综合的多代理评审流程，最终产出多项审计报告与未解决风险清单。
ai-writing-detection
这是一个面向 AI 生成文本检测的知识库技能，汇集了学术研究、商业检测工具与实证分析中总结的识别模式与方法论。它提供高置信度信号清单，包括词汇红旗（如 delve、tapestry、nuanced 等高频词）、结构红旗（句长均匀、三段式、破折号滥用、否定平行结构）、内容红旗（重要性夸大、宣传性语言）、格式红旗（标题全大写、过度加粗、表情符号）、标记痕迹（turn0search、oaicite、utm_source=chatgpt.com、grok_card 等）、引用红旗（失效链接、无效 DOI/ISBN、占位符）以及语气红旗。技能还给出九层检测方法论：技术痕迹扫描、词汇匹配、结构分析、内容模式分析、引用验证、格式分析、文体计量观察、连贯性检查与置信度评分，并列出 ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok、Perplexity 等模型的特定指纹。同时强调误报预防，要求至少 200 词、多信号佐证，并指出非母语写作者、技术写作、神经多样性人群等高风险群体，以及不应依赖的无效指标。输出格式建议给出总体评估、置信度、摘要、证据、缓解因素与注意事项。
grants
Grants 是一个面向临床研究者的 NIH 资助情报技能，用于把研究想法转化为一份可编辑的 .docx 战略资助概览。它通过六问式引导访谈收集研究想法、职业阶段、预实验数据、研究环境、投稿姿态和已知目标研究所，再依次执行研究定位分析、研究所映射、目标资助发现与机制匹配，最终生成包含九个章节的文档，涵盖研究定位、目标研究所排名、资助机会、已资助重叠项目、评审小组、战略建议、参考文献与审计日志。该技能仅覆盖 NIH，非 NIH 资助方在访谈阶段即被标记为超出范围；运行依赖 bash_tool、Node.js 的 docx 包以及 Consensus MCP 连接，在 Claude Code CLI 中原生可用。
bmad-technical-research
bmad-technical-research 是一个已弃用的技能，现作为兼容性转发层指向 bmad-deep-recon（技术类型）。它被整合进 bmad-deep-recon，保留为轻量兼容垫片，使按名称的既有调用以及 _bmad/custom/bmad-technical-research.toml 覆盖文件仍可继续工作。新工作应直接调用 bmad-deep-recon。该技能在激活时会解析自定义配置，向用户发出弃用提示，并以技术类型、四个旧字段的预解析值和用户原始输入调用 bmad-deep-recon，后续流程由 bmad-deep-recon 接管。
paper-spine-rewrite
PaperSpine Rewrite 是 PaperSpine 工作流中的一个内部步骤技能，用于在已有草稿基础上进行实质性改写。它要求用户已确认研究动机，并具备研究档案、范例学习档案、风格画像、SOTA 差距图、引用支持库等前置材料。该技能先绘制原稿逻辑图，再生成写作理由矩阵作为改写计划，按稿件实际写作单元（而非固定 IMRaD 模板）逐项说明改写依据，随后产出证据库、章节蓝图、改写矩阵与逻辑迁移审计，最终输出修订稿或修订章节。若缺少研究或已确认动机，则退回 paper-spine-research；若引用支持库缺失或薄弱，则退回 paper-spine-citation。改写前若配置了 humanize_tier，会先路由至 paper-spine-humanize。改写完成后需运行完整性审计与结构化评审，通过后方可进入 LaTeX 环节。
paper-navigator
Paper Navigator 是一个用于检索与阅读学术论文的技能，主要面向 Semantic Scholar（S2）与 arXiv。它按用户意图走不同分支：已知单篇论文用 POINT 直接取回论文卡片；一般的找论文请求走 LIST 分支；综述式的大量检索走 ITERATIVE 分支。检索流程先做 Probe 建立理解，再最多进行三轮论文检索（R2 广度、R3 深化、R4 收尾），并通过自拟的评分准则（RUBRIC）逐条判定相关性，采用 All-core / Partial / Irrelevant 三档分类。脚本依赖 deepxiv-sdk 与 httpx，需按环境安装；arXiv 访问走 DeepXiv SDK 与免费 token。
writing-guidelines
writing-guidelines 是一个用于审查文档与散文是否符合 Writing Guidelines 写作规范的工具。它适用于被要求“review my docs”“check writing style”“audit prose”“review docs voice and tone”等场景。其工作流程为：先从指定源 URL 获取最新写作规范，再读取指定文件（或向用户询问文件/匹配模式），然后对照获取到的规范中的所有规则进行检查，最后以简洁的 file:line 格式输出发现的问题。每次审查前都会重新获取最新规范，确保规则为最新版本。若用户未指定文件，工具会询问需要审查哪些文件。
user-guide-writing
user-guide-writing 是一个面向产品用户文档的技能，用于撰写客户或管理员可见的帮助文档，按入口引导、教程、任务型 how-to、FAQ、发版后帮助更新等模式产出内容。它先对需求分类，确认目标读者、任务与边界，再收集最小必要的产品界面证据，最后输出最小可用的文档包（单页、指南+FAQ、刷新包或小型指南集），并强调把内部技术文档、API 文档和发行说明交给其他对应技能处理。
changelog-generator
Changelog Generator 是一个将 Git 提交记录自动转换为面向用户更新日志的技能。它通过分析指定时间范围或版本之间的提交历史，把开发者视角的技术性提交分类整理为功能、改进、修复、破坏性变更、安全等类别，并翻译成客户能理解的语言，同时过滤掉重构、测试等内部提交。适用于准备版本发布说明、周报或月报式产品更新、面向客户的变化文档、应用商店更新描述、更新通知、内部发布文档以及公开更新日志页面等场景。使用时可在项目仓库中按时间（如过去一周、3 月 1 日至 15 日）或按版本（如 v2.4.0 之后、2.5.0 版本）生成更新日志，也可结合 CHANGELOG_STYLE.md 中的自定义规范保持格式一致。官方资料未提供该技能的收费、价格、平台支持或效果保证等信息，这些方面暂未提供。
youtube-transcribe-skill
从 YouTube 视频提取字幕/转录文本并保存为本地文件的技能。支持 youtube.com/watch、youtu.be、shorts 链接，优先用 yt-dlp 命令行快速提取，失败时回退到 Chrome DevTools MCP 浏览器自动化。触发词包括 youtube transcript、提取字幕、YouTube转文字等。
style-detector
写作风格探测技能，可根据用户提到的口语化、真实感、文学性、网文、古风、极简等关键词自动识别写作风格需求，并加载对应风格指南，适用于讨论小说风格、文风或创作方向时。
academic-paper-writer-pro
学术论文专家（主路由）是一款基于规范目录结构的学术论文排版与写作助手，支持 PDF、.doc、.docx、.md 等多种输入格式。工具会根据输入文件的扩展名自动选择处理管道：PDF 走 OCR 管道、Word 文档走重排版管道、Markdown 走直转管道、无草稿仅项目素材则走内容生成管道。核心能力包括环境清理确认、断点恢复、智能配图裁剪、逐单元增量生成 DOCX、双单元质量核查、中间状态保存以及 BibTeX 参考文献管理。工具内置了 IEEE、APA 第7版、中国学位论文、ACM、Springer LNCS、NeurIPS、MLA 等多种排版格式预设，同时支持用户提供自定义 .docx 模板进行参数提取。在内容生成管道中还包含学术诚信门禁系统、多视角自审评议面板、反泄漏与上下文腐蚀防护、写作质量自检清单和修订分数轨迹追踪等质量保障机制。所有中间文件严格放置在 resources/ 目录下，最终交付物输出到 outputs/ 目录。
humanizer-zh-academic
Humanizer-ZH-Academic 是一款面向中文学术写作的去 AI 味 skill，用于识别并改写论文、期刊文章、毕业论文等文本中的 AI 生成痕迹，以降低 AIGC 检测率。其规律来自真实论文改写实验（AIGC 率从 >50% 降至 11%）。
stop-slop
Stop Slop 是一套用于清理文章中“AI 写作痕迹”的规则，来自 boraoztunc/skills（地址 https://www.skills.sh/boraoztunc/skills/stop-slop）。它适用于起草、编辑或审阅文本时，消除可预测的 AI 腔调，产出更像人写的文字。规则分几个层面：核心规则要求删除填充短语、打破公式化结构、使用主动语态、具体表达、把读者放进场景、变化节奏、信任读者、删掉像“金句”的句子。快速检查清单在交稿前逐条排查副词、被动语态、无生命物做人类动作、以 Wh- 开头的句子、“here's what/this/that”式开场、“not X, it's Y”对比、连续三句长度相同、段落以短促金句结尾、破折号、空泛宣告、远距离叙述、元评论连接词。评分从直接性、节奏、信任、真实感、密度五个维度各打 1-10 分，低于 35/50 需要修改。规则还列出要删除的短语（清嗓子式开场、强调拐杖、商业行话、副词、元评论、表演式强调、说教而非展示、空泛宣告）、要避免的结构（二元对比、否定式罗列、戏剧化碎片、修辞铺垫、公式化句式、虚假能动性、远距离叙述、被动语态、应避免的句首词、节奏模式、词语模式），并给出 5 组前后对照示例。
knowledge-layers
Knowledge Layers 是一套用于决定知识应存放于何处的规范，适用于编写或编辑 AGENTS.md、.context/ 文件，以及阅读和撰写持久化文档（如 KB、docs/、工作目录）的场景。它将知识划分为五个层级：AGENTS.md 承载目录的意图与心智模型；.context/ 存放契约、架构、理由（CONTEXT.md）及延后工作（TODO、FUTURE）；KB 收录跨目录的决策、领域概念与模式；docs/ 面向最终用户；工作目录保存临时设计决策与草稿。该技能强调就近放置、以当前事实为准而非记录历史、删除过时内容、以 Git 历史作为归档，并给出 KB 的结构约定、页面规范与摄取、维护、检查等操作方式。
md-validation
md-validation 是一个用于校验 Markdown 链接与 Mermaid 图表的技能，适用于多页文档或知识库发布前的检查。它提示在浏览器中打开 HTML 产物目视检查每张图，并核对相对链接目标是否存在。
qi-layer
qi-layer 是一个用于编写和维护 AGENTS.md 与 .context/CONTEXT.md 目录级知识文档的技能。它强调意图文档应保持最小化且每一行都承担实际作用，通过分形压缩、层级摘要、最近公共祖先去重和渐进式披露四项原则，让智能体在进入任意目录树时能快速获得正确的工作上下文。该技能还涵盖 CLAUDE.md 镜像文件的处理方式，适用于代码、知识库、文档和工作目录等多种场景。
paper-spine-build
PaperSpine Build 是 PaperSpine 研究工作流中的一个内部步骤技能，用于在用户尚无真实论文草稿、仅提供材料文件夹（实验设置、结果、图表、笔记、PDF、Word、TXT/Markdown 报告或部分草稿）时，从材料出发构建论文或报告。它复用与 paper-spine-rewrite 相同的研究、动机确认、证据库、章节蓝图和写作理由矩阵逻辑，并非独立捷径。该技能要求先具备配置、材料目录、目标场景与输出语言、来源索引、研究档案、范例学习档案、风格画像、SOTA 差距图、引用支持库以及经用户确认的动机；若研究或动机缺失则不得起草，需返回 paper-spine-research；若引用支持库缺失或浅薄则返回 paper-spine-citation。首轮需运行或模拟 material_inventory.py 生成来源清单，随后产出证据库、图表资产映射、主张登记表、章节蓝图、写作理由矩阵、手稿草稿，并最终通过 paper-spine-latex 生成 LaTeX 项目与 PDF。
research
research 是研究类请求的默认入口，一个混合路由器：先对问题做确定性分类，再委派给专门技能，或自行执行计划—搜索—综合—引用的回退流程。
reflect
一个由用户主动触发的收尾反思技能：在汇报结果前暂停，核对实际交付与真实意图是否一致，发现可顺手完成的相邻改进，并把值得留存的知识归入合适层级。
math-modeling-paper
数学建模竞赛论文写作全流程指导技能，覆盖国赛（CUMCM）与美赛（MCM/ICM）。提供论文结构规划、各章节撰写指导、模型检验、参考文献规范与最终格式检查，并给出四轮自审（论证逻辑、章节结构、表述质量、格式规范）框架。可与 math-modeling-solver 技能形成“解题→写作”配对，直接接收其输出的论文草稿片段展开写作。当用户提及数学建模论文写作、建模比赛、国赛/美赛/电工杯等场景时使用。
copywriting-core
Copywriting Core 是一个面向文案写作与编辑的 AI 技能，融合 David Ogilvy 的清晰、Ann Handley 的温暖与现代转化科学。它覆盖文案全生命周期：从撰写新文案到系统化编辑现有文案。该技能强调先读取品牌与个人语境的上下文文件（如 strategy/brand.md、about/me.md），再基于受众、痛点、期望结果与价值主张进行定位，并借助 PAS、AIDA、Before-After-Bridge、FAB、4 U's 等框架产出文案。编辑方面提供“七轮扫描”方法，依次从清晰度、语气、So What、证明、具体性、情感与零风险七个维度改进文案。适用于落地页、邮件、产品文案等场景，草稿保存至 content/<platform>/drafts/ 目录。
literature-review
文献综述（Literature Review）是一个用于开展系统性文献综述与研究综合的技能指南，适用于学术检索、系统综述、研究空白识别、文献引用与参考文献管理等场景。它提供从规划、检索、筛选、综合到写作的五阶段工作流，涵盖研究问题定义（如临床领域的 PICO 框架）、检索策略设计（关键词、同义词、布尔运算符）、常用学术数据库（PubMed、arXiv、Semantic Scholar、Google Scholar、Web of Science）、纳入排除标准、主题化综合与对比表格、论文结构建议、APA 7/Nature/Vancouver 引用格式、Zotero/Mendeley/EndNote 等文献管理工具、质量评估工具（Cochrane 偏倚风险、Newcastle-Ottawa 量表、CASP 清单）以及 PRISMA 流程图。同时列出最佳实践与常见陷阱，并给出 PRISMA、Cochrane Handbook、PROSPERO 等资源链接。