aif-warmup
aif-warmup 是 AI Factory 项目中的会话预热技能，用于在开始工作前只读加载项目上下文，并生成一份紧凑、自包含的交接摘要，便于继续或派生新会话。
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更新于 10-26 00:15
写作与研究
14,161 个结果
academic-book-intake
用于学术图书写作前的立项梳理：根据想法、RPS、论文等材料生成项目简报，明确目的、读者、来源、图书类型与限制等，供后续分析、提纲或撰写代理使用。
author-writing-style-selector
面向学术作者的写作风格选择技能，用于在书籍项目启动或撰写章节前，从多种学术写作风格中选定一种，并生成可复用的风格指南，供后续章节写作、编辑与审校使用。
ln-12-product-requirements-builder
该技能用于为已确认的意图定义产品需求、业务规则与验收标准，只编辑产品文档。它强调保留所有者意图、使预期行为可测试，不虚构承诺、不设计架构、不实现代码。执行时以清单定义完成标准，逐项跟踪为待定、已证实、已排除或未证实，并区分观察到的行为、所有者偏好、提议需求、已接受承诺与未决选择。它要求建立意图与权限、描述可观察行为、定义验收与结果，最后写入并校验产物，输出 READY、INCOMPLETE 或 BLOCKED 判定。
academic-researcher
academic-researcher 是一个面向学术研究的 AI 技能，用于文献综述、论文分析与学术写作。它提供论文分析框架（研究问题、方法论、关键发现、解释与启示、局限与未来方向）、文献综述结构模板、APA/MLA/芝加哥等引用格式示例，以及学术写作规范。适用于总结研究论文、梳理研究脉络、识别研究空白、撰写研究提案和格式化引用等场景。
ljg-the-one
LJG-The-One 是一个本质提取技能：接收书、概念、文章 URL 或一句话，经由解构、升维、形式化提炼不超过 5 个变量的 The One 公式，并寻找边界条件进行证伪，最后生成带自适应配色的可视化 HTML 卡片。
grill-with-docs
一个用于方案评审的文档驱动技能：通过逐题追问，对照现有领域模型挑战你的计划，统一术语，并在会话中同步更新 CONTEXT.md 与 ADR 文档。
tooluniverse
ToolUniverse 是一个面向科研的统一工具生态，让 AI 智能体通过标准化接口访问 600+ 科学资源，覆盖生物信息学、化学信息学、基因组学、结构生物学、蛋白质组学与药物发现等领域的工具发现、执行与组合。
paper-to-code-components
将 Paper 设计稿转换为 React/Next.js 代码的技能，强调在写 JSX 前先梳理设计层级与组件候选，保证像素还原与组件化，覆盖图标拆分、图表语义化、字体移植、shadcn 复用与任意值令牌化。
contribute
Trellis 文档贡献指南技能，用于指导用户为 Trellis 文档项目新增规范模板、技能市场条目或文档页面，并同步更新中英双语内容与导航配置。
pdf2epub-calibration
用于校准 PDF 转 EPUB 后的分类与提取问题，针对脚注链接错乱、页码变成尾注、封面被识别为纹理碎片、章节标题对应错误页码等情况，给出基于版面规则与验证循环的排查方法。
think-through
think-through 是一个用于梳理技术想法的苏格拉底式访谈技能，主要面向应用、产品、工具和项目等方向。当用户提出“think through [idea]”这类需求时，可以借助它展开更深入的思考。它不以收集实现需求为目标，而是在动手构建之前，对想法进行压力测试和打磨。通过多轮提问，帮助使用者发现隐藏假设、盲点、市场现实和尚未充分探索的技术考量。整体流程包括：初步理解、在问题与价值、目标用户与市场、竞争与替代方案、技术路径、范围与 MVP、可行性权衡等维度进行深入探索，通常经过 5-10 轮提问后进行综合归纳，并输出到 .claude/thinking/<idea-slug>.md 文档中。
agency-technical-writer
面向开发者的技术文档写作技能/智能体，专注 README、API 参考、教程、运维手册与迁移指南等文档的编写与维护，强调示例可运行、按版本管理、融入 CI/CD。
docs-update
这是一个文档更新技能，用于在代码变更后自动审查并更新面向用户的文档，保持文档与代码同步。支持 Mintlify、Docusaurus、GitBook、Fumadocs 等平台及单仓多仓结构，可生成摘要或自动提交 PR。
humanizer-ar-egt
用于去除埃及阿拉伯语（عامية مصرية / Masri）文本中 AI 生成痕迹的编辑技能，通过识别并替换现代标准阿拉伯语（MSA）污染，使文本更接近真实埃及口语表达。
accessible-content
无障碍内容写作技能，用于界面文案、标签、错误提示、帮助文本、标题、替代文本、链接文字和表单等面向用户的内容，确保屏幕阅读器用户、第二语言读者和处于压力下的用户都能理解。
research-planning
用于在用户需求不清、假设待验证或设计简报存在理解缺口时，规划研究的学习目标、方法与包容性安排。它帮助把假设和未知转化为可回答的研究问题，并生成结构化研究计划。
grant-proposal
用于从已有研究规格拼装资助申请书草稿的技能，支持 NSF、NIH、ERC 与基金会模板，生成分节 Markdown 与检查清单，并做目标—方法—预算—时间线一致性核对；不提交、不编造科学内容。
humanizer
Humanizer 是一个用于去除文本中 AI 写作痕迹的编辑技能，基于维基百科“AI 写作迹象”页面整理。它扫描并改写 AI 常见模式，使文字更自然、更像人写，同时保留原意与语气。
writing-user-facing-copy
PostHog 仓库中的“writing-user-facing-copy”技能，用于统一 PostHog 所有用户可见文案的语调与用词，适用于界面标签、按钮、提示、空状态与错误信息、通知、邮件、文档与支持回复。
autoresearch
Autoresearch 是一个自主实验循环技能：让 AI 编辑代码、提交、跑基准、提取指标，改进则保留、否则回滚，循环持续到被停止。适用于测试速度、包体积、训练损失等可量化目标的自动优化。
dhh-rails-style
一个用于按 DHH 与 37signals 风格编写 Ruby on Rails 代码的技能，强调原生 Rails、富领域模型、CRUD 控制器、用记录表示状态、数据库优先，并给出控制器、模型、前端、架构、测试与依赖选择等参考。
synthesis
synthesis 是一个研究综合技能，用于通读多份笔记、文档或 wiki 页面，跨来源提取反复出现的主题、非显性的意外关联、尚未解决的问题与高层洞察，产出单个来源看不到的整体结论，并附质量要求。
validation
根据研究假设生成详细实验方案的技能，每个方案涵盖自变量、因变量、控制变量、样本量与功效分析、时间线、步骤流程及预期结果，可区分能证实或推翻假设的情形。