SuperAPI AI 工具集
合作ENAI 行业资讯收藏

Skill 广场

找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-26 00:15

写作与研究

14,182 个结果

synthesis

把访谈记录、客户逐字稿、调研结果、会议录音等杂乱原始资料，强制提炼成 3 条洞见，而非停留在摘要层面。每条洞见都是一句可证伪的断言，配 2–3 条具体证据（直接引语、确切数字、具名来源），并附一句"所以呢"——告诉读者据此应改变什么行动。核心主张：摘要只是压缩说了什么，综合则要指出模式并逼出含义；判断标准是读者看完后行为是否改变。该技能强调：洞见只留 3 条、必须强制排名；标题是断言而非主题；证据必须具体，不用"很多客户说"这类模糊表述；综合本质是减法，需舍弃约 80% 原始输入；同时需明确读者是谁、下游要支撑什么决策、以及自己原本的假设，以避免确认偏误。输出含背景、证据、所以呢三段式结构，可选给出整体建议。

写作与研究19 次安装

arxiv-doc-builder

arxiv-doc-builder 是一个用于将 arXiv 论文转换为 Markdown 的工具，便于阅读或作为实现参考。当需要按 arXiv 论文 ID 转换、获取或创建文档时使用。它通过 convert-paper 命令完成元数据查询、下载、提取和目录创建，成功后在 Output: 行打印 Markdown 文件路径，文件以包含来源元数据的 YAML frontmatter 开头。转换失败或回退到 PDF 时，工具会输出特定错误信息并指向对应的参考文档，指导用户按需处理，而不建议进行宽泛的预处理。

写作与研究19 次安装

research

这是一个面向工程场景的研究技能（Skill），用于针对某个问题检索高可信度的第一手资料，并将研究结论整理为仓库中的 Markdown 文件。它适合在用户需要调研某个主题时使用。该技能会启动一个后台智能体来执行研究，让用户在其阅读资料期间继续手头工作。其核心要求是：围绕官方文档、源代码、规范、第一方 API 等一手来源进行调查，而非依赖对它们的二手转述，并将每一项论断追溯到拥有该论断的原始来源。最终把研究结果写入单个 Markdown 文件，并为每条论断标注来源。文件保存位置遵循仓库已有的笔记存放约定；若没有既有约定，则放在合理位置并说明存放位置。

写作与研究19 次安装

common-commonmark

common-commonmark 是一个用于确保 Markdown 输出符合 CommonMark 规范（0.31.2 版本）的技能。它适用于编写或生成任何 Markdown 内容（如文档、README、变更日志、评论）、审查 Markdown 文件的正确性、在遇到模糊语法时查找明确规则，以及创建包含 Markdown 的模板或片段。该技能提供了一套具体的编写与验证指令，涵盖标题、代码块、列表、强调、链接、代码段、换行、转义等格式要求，并强调在构造有歧义时应用 CommonMark 优先级规则或重构为无歧义形式。

写作与研究19 次安装

learning-builder

Learning Builder 是一个用于生成个性化学习教程的技能。它把模糊的学习需求转化为一份针对具体学习者的教程简报，先收集最少的必要学习者背景信息，再进行以权威来源优先的深度研究，最终产出一份带明确引用、练习和后续步骤的教程包。它支持在学习者提出请求时导出为 docx 和 pdf，并在教程内容获得确认后，可选地提供个性化网页版本。该技能强调来源权威性，优先采用一手资料而非博客、转载或匿名摘要，并要求教程内容贴合学习者画像而非来源顺序。

写作与研究19 次安装

doc-coauthoring

Doc Co-Authoring 是一个用于协作撰写文档的结构化工作流技能。它把文档写作拆分为三个阶段：上下文收集、精炼与结构、读者测试。在上下文收集阶段，用户提供文档类型、受众、目标、模板及项目背景等信息，助手通过澄清问题补齐理解差距；在精炼与结构阶段，逐节进行头脑风暴、筛选、起草和迭代修改，先处理未知最多的核心章节，最后处理摘要；在读者测试阶段，用无上下文的“新读者”视角检验文档是否清晰、是否存在歧义或矛盾，并据此回修。该技能适用于撰写技术规格、决策文档、提案、PRD、设计文档、RFC 等，帮助确保文档在他人阅读（包括粘贴给 AI 理解）时仍然有效。

写作与研究18 次安装

enc1101-curriculum-designer

ENC1101 Curriculum Designer 是一个用于设计和生成大学写作课程（ENC1101 及类似课程）教学材料的技能。它围绕 WPA Outcomes 与迁移导向的写作教学理念，帮助教师创建教学大纲、作业提示、评分量规、课程计划和同伴互评指南。其核心原则包括：支架式学习（从低风险到高风险、从引导到独立）、迁移聚焦（强调可跨情境迁移的写作知识）、过程重于成品（重视修改、反思与元认知）、修辞意识（所有作业都突出受众、目的、语境与体裁惯例）。该技能提供 16 周主要作业序列模板（读写叙事、修辞分析、基于研究的论证、反思性作品集）、作业提示模板、分析性评分量规（4-5 级）、支架策略与时间线、D2L/LMS 的 HTML 格式示例、50 分钟与 75 分钟课程计划结构，以及 WPA 成果对齐、评分量规和同伴互评等参考文件。

写作与研究18 次安装

narratological-algorithms

该技能名为 narratological-algorithms（叙事学算法蒸馏），来源为 4444j99/a-i--skills。其用途是将艺术家、理论家与实践者的叙事原则提炼为形式化、可实现的算法框架；当被要求提取、形式化或系统化叙事方法时使用。核心流程包括：来源分类（理论家、实践者、古典文本、分析者）；优先使用一手来源并对推断与直接陈述加以标注；按“定位原话—识别机制—表述为规则或约束—确定适用范围—映射既有叙事理论”的协议提取原则；最后按规范文档结构输出，含元原则（公理）、结构层级、核心算法/协议、诊断问题/测试、快速参考卡，并视情况补充剧集/场景模板、理论对应表、来源交叉引用附录。形式化模式覆盖概念陈述转约束规则、过程描述转伪代码函数、最佳实践转有效性测试、对比转决策表、分类法转分类树。公理识别要求提炼 3 至 7 条元原则，并以“[创作者缩写]-A[编号]”格式命名。验证检查包括原则可溯源、伪代码语法连贯、决策表覆盖完整、快速参考涵盖关键操作、诊断问题可作是/否回答、理论对应准确。还包含跨媒介改编说明，如电影到电视、文学到互动、单一创作者到协作、西方到非西方理论传统。技能附有输出模板、形式化模式、理论对应等参考文件。平台、收费、价格等使用条件资料未提供。

写作与研究18 次安装

no-ai-slop

no-ai-slop 是一个用于编辑和检测文本的 AI 技能，旨在让草稿更清晰、更有生命力，同时保留作者的个人声音。它提供两种工作模式：编辑模式（默认）会以最小幅度改动修正草稿中的 AI 写作模式、错误、重复和表达不清之处，并返回编辑后的完整草稿和一份简短的改动说明；检测模式则仅识别并报告草稿中出现的 AI 写作模式，引用相应句子并给出简短修改建议，不重写、不评分、也不猜测文本是否由 AI 生成。该技能强调保护作者真实的声音，包括词汇、节奏、直率、幽默、犹豫和跑题等个人特质，坚持最小有效编辑，保留用户原意，不编造事实或观点，使用主动语态和具体表达，并明确列出了一批常见空话词汇和应避免的写作模式，如二元对比、清嗓子式开头、冒号揭示、肤浅分析、重要性强吹、模糊归因、同义词轮换、负向列举、戏剧化断句、修辞设置、伪深刻结尾、总结式结尾和格式泛滥等。适用场景包括写作润色和 AI 写作模式自查，但未提供具体收费、价格、平台或效果信息的描述。

写作与研究18 次安装