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更新于 10-16 00:02

写作与研究

12,144 个结果

ce-noslop

ce-noslop 是一个写作改写与检查技能,目标是让文字不带 AI 写作痕迹、读者第一遍就能读懂,同时完整保留原文中的全部事实。它支持三种模式:author(起草)、edit(改写)、detect(检测)。edit 模式只重写未通过检测的句子并返回文本,对通过检测的句子保持原样,因此对返回文本再次处理不会产生变化。detect 模式指出发现的每个模式、引用原句并给出简短修改建议,但不重写。工具坚持两个目标同时成立:文字虽无 AI 痕迹但仍晦涩算失败,文字虽平实但改变了原文论断的确定性也算失败。边界明确:不触碰代码块、引用文本、frontmatter、链接目标、标识符等,也不判断文本是否由模型撰写。适用于需要去除 AI 写作腔调、提升可读性并保持事实保真的各类文本场景。

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shorts-script-personality

shorts-script-personality 是一个用于生成 YouTube Shorts 和 Instagram Reels 短视频脚本的技能,它会根据指定的人格风格(如 punchy、outscal)产出高度优化的口播脚本,同时强制执行一套严格的反 AI 腔调写作规则。该技能接受已批准的角度方案、人格类型、目标时长、目标字数、幽默等级、研究材料和“研究提取说明”等输入参数,其中时长决定目标字数(时长乘以 2.5 的每分钟字数)。它的核心流程是:先读取对应人格的参考文件,再解析已批准角度中的钩子、核心概念、关键洞见和收尾回调,然后强制性解析研究提取说明以获取技术深度元素,最后按设定结构(钩子、背景、洞见、回调)生成脚本。技能强调每个脚本必须至少包含一个机制解释、一个对比、一个有上下文的数字和一个反直觉事实,并遵守一长串禁止使用的 AI 写作套路与短语,同时满足 TTS 可读性、纯文本输出和幽默等级要求。适用于需要批量产出有真实信息量、无 AI 腔调的短视频口播脚本的场景。

写作与研究325 次安装

doc-reader

doc-reader 是一个用于高效阅读和浏览外部文档的技能,帮助在不超出上下文窗口的前提下获取所需信息。它提供了一套按场景选择的方法:优先检查文档站点的 llms.txt、llms-full.txt、skill.md 和 MCP 端点,尝试 .md URL 变体获取干净的 Markdown 内容,并通过 MCP 语义搜索、grep 关键词匹配或加载完整内容等策略来消费文档。适用于需要查阅某个函数、接口或配置项如何工作,以及学习新库、调试报错、快速查找参考资料等任务。

写作与研究324 次安装

blind-spot-detective

Blind Spot Detective 是一个用于非虚构写作的系统化查漏工具,帮助作者识别稿件中缺失的内容。它将缺口分为两类:盲点(方法论、理论或视角本身固有的局限)与空白点(在当前框架内可以补上的缺口),并据此判断应当调整写作思路还是扩展覆盖范围。工具提供认知偏差检查、苏格拉底式提问、内容清单、缺失要素分析等框架,以及局外人测试、结构审计等检测技巧,还按学术、商业、自助、技术等文体列出常见盲点,并给出针对性的补救动作。它同时提醒避免完美主义瘫痪、无稿分析、范围蔓延、依赖外部专家、缺口清单无优先级等反模式。

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llm-wiki

llm-wiki 是一套用于构建和维护持久化 Markdown 知识库的操作流程,由 LLM 代替用户持续更新,通常放在 Obsidian 仓库或受 git 跟踪的笔记仓库中。其核心理念是:保持原始资料不可变,由 LLM 拥有 wiki 层,并把维护约定写进 AGENTS.md 或 CLAUDE.md。当用户希望知识以可维护的 Markdown 产物形式不断积累、而不是每次提问都从原始文件重新查找时,可使用该技能。它提供仓库初始化、URL 抓取入库、查询笔记创建和结构检查等脚本,并配套架构、模式、入库、查询归档和维护扩展等参考文档。

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deep-research

Deep Research 是一个用于对任意主题开展综合性联网研究的技能,底层调用 OpenAI Deep Research API(o4-mini-deep-research 模型)。它在用户研究提示词过于简短或泛化时,会先通过交互式澄清问题增强提示词,并将研究参数保存为带时间戳的文件以保证可复现性,随后执行具备完整网页搜索能力的深度研究。研究过程通常需要 10 至 20 分钟,脚本以同步阻塞方式运行,期间不做中间轮询,以节省 token。完成后自动生成带来源引用的 Markdown 报告并输出到终端。适用场景包括技术调研、趋势分析、方案对比与信息收集。使用需要 Python 3.7+、OpenAI API key 及网络连接。

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clean-user-facing-text

该技能对用户拥有或获授权处理的自然语言文本做最终文本卫生处理:先用确定性的 Unicode 清理脚本移除不可见字符、同形异义字符等机械痕迹,再用零 LLM 的文体计量估算器在改写前后打分,仅在 AI 密度层级为高时对散文做一次改写,以降低统计型水印信号。它保留所有事实、数字、名称、引用与必要披露,保护代码、命令、路径、URL、公式等非散文片段,不声称改写能证明人类作者身份或不可检测。

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nature-polishing

Nature-Style Academic Polishing 是一项用于学术写作润色的技能,目标是把科研文本润色、重排或翻译为偏 Nature 风格的英文。它强调语言服务于论证:在改句子之前,先修理论文类型、章节职责、段落逻辑以及主张、证据与边界的对应关系,避免出现句子通顺但推理断裂的情况。技能内置写作策略、已发表文章模式、章节句步、学术短语库与风格护栏等参考文件,并提供写作记忆的选读机制。默认不使用破折号作散文标点,减少冒号滥用,控制句长与段落单一核心观点。适用于研究论文、方法论文、假设驱动工作及算法或器件工作。技能明确要求不编造数据、参考文献、机制或新颖性主张,不替作者从零撰写核心科学论证,并给出 AI 使用红黄绿边界及引用、伦理与校读检查要点。

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concept-workflow

concept-workflow 是一个用于创建完整 JavaScript 概念文档的端到端工作流技能,属于 leonardomso/33-js-concepts 项目。它把五个专门技能按最优顺序编排起来:资源整理(resource-curator)负责查找 MDN 参考、文章和视频;概念写作(write-concept)负责撰写文档页面;测试编写(test-writer)为代码示例生成测试;事实核查(fact-check)验证技术准确性;SEO 审查(seo-review)优化搜索可见性。该技能适用于从零创建全新概念页、完全重写已有概念页,或需要包含全部质量检查的完整流程;若只做单项任务,可改用对应的单个技能。工作流分为五个阶段,每阶段都有明确的交付物和质量门禁,最终产出经过测试、验证并完成 SEO 优化的概念页面。

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webnovel-doctor

Webnovel Doctor 是网文写作项目 webnovel-writer 中的只读体检/诊断技能(命令 /webnovel-doctor)。它用于检查当前书项目在所处阶段应有的目录、文件、JSON、SQLite、RAG 配置、Python 依赖与 Dashboard 构建产物是否完整。该技能坚持只读原则:不写项目文件、不自动修复、不安装依赖、不启动 Dashboard。执行时先通过 project-status 获取短状态,再用 doctor 做阶段感知检查,并统一使用 python -X utf8 以避免中文路径编码问题。缺失项会按 runtime 推导的阶段解释影响并给出修复建议,不会把刚初始化完成的项目按已写多章的项目标准来检查。

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internal-email-composer

Internal Email Composer 是一个面向团队内部沟通的写作类技能,用于生成语气随和但专业的内部邮件。它强调使用公司内部术语,并采用便于快速浏览的排版格式。该技能适合需要撰写团队协作类邮件、希望统一沟通风格并提升信息可读性的场景。资料中提供了输出格式建议,包括生成时间、结果与建议等部分,以及若干最佳实践,如内容具体、提供可复制模板、加入示例、补充上下文等。但未提供具体安装命令、代码、价格、支持平台或实际效果验证等信息。

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