arxiv-search
一个用于检索 arXiv 预印本平台的技能，可查找物理、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计、电气工程、系统科学与经济学等领域的论文。适合查找尚未正式发表的最新研究。
Skill 广场
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更新于 10-27 00:15
写作与研究
14,228 个结果
microsoft-code-reference
用于搜索和参考微软代码示例与 SDK 文档的技能，提供文档检索、代码示例查找与完整 API 参考抓取三类工具，涵盖 Azure、Microsoft Graph 等 SDK。
35-brand-voice-global
用于定义、记录并执行品牌在写作中的“声音”：确定3个品牌个性词、五维语气表、用词与禁用词、句式规则、5组前后对照示例及平台适配，并形成可复用的品牌声音文档。
lit-review
lit-review 是一项面向研究主题或论文草稿的系统化文献综述技能，可帮助检索相关工作、构建文献地图、综述某一领域，并产出结构化叙述性综合。强调所有引用都必须经网络搜索核实、不得编造，适合学术调研与写作前期准备。
rdd-research
RDD 研究阶段技能：通过“构思→调研/技术验证→综合”的迭代循环理解问题空间，并产出可发布的技术文章。
web-search
通过 DuckDuckGo 或其他搜索引擎执行网络搜索的技能，适用于需要最新信息或调研的提问。优先使用内置 WebSearch 工具（基于 Electron 浏览器渲染，可处理 JS 结果并绕过基础反爬），不可用时回退到 curl；支持抓取网页内容。
source-synthesis
source-synthesis 是一个跨来源综合技能：给定一组 URL 阅读列表与具体用例目标，抓取并按需筛选各来源观点，输出单一连贯的综合文档，写入 ./docs/approach.md 的 ## Background Research 部分。
writing-instructions
一套面向 Claude 的指令写作方法，覆盖项目指令、独立提示词与技能内容三种载体，讲解句式与段落层面的写作技巧，包括祈使句、动机说明、正向表述、按模型校准、示例质量与结构简化等原则。
ncbi-entrez-skill
用于向 NCBI Entrez E-Utilities 提交精简请求的技能，覆盖 PubMed、Gene、Protein、Nucleotide、PMC 元数据与 GEO 元数据等检索工作流，通过统一脚本返回简洁的 Markdown 摘要。
content-creator
这是一个已被弃用的重定向技能，用于把旧的“内容创作者（content creator）”请求转交给合适的专项技能。它本身不执行写作、策划或优化，而是根据用户意图分流：写博客、文章或指南转至 content-production；规划内容、主题集群、日历转至 content-strategy；分析品牌语调转至 content-production（含 brand_voice_analyzer.py）；优化现有内容的 SEO 转至 content-production（含 seo_optimizer.py）；创作社交媒体内容转至 social-content。该技能已被拆分为多个专项技能，原因是原始 content-creator 试图同时承担策划、写作、SEO、社交与品牌语调，导致样样不精。相关技能包括 content-production（完整内容执行流水线，原技能 Python 工具的继承者）、content-strategy（内容规划与选题）、content-humanizer（将 AI 内容后期处理得更自然）以及 marketing-context（两个后继技能共同读取的基础上下文）。
replicant
Replicant 是一个“源码优先”的外部仓库研究技能：把外部仓库克隆到本地持久目录，作为可人工查找的源码上下文，优先使用真实源码而非过时文档、生成摘要或网页片段。它本质是克隆货架，不是隐藏缓存、文档生成系统或自定义 CLI。
LLM Wiki Maintainer
LLM Wiki Maintainer 是一个用于维护本地公司 Wiki 的技能，基于 LLM Wiki 插件工具运行。它适用于维护公司 LLM Wiki、从 Wiki 中回答问题、摄取可长期保存的源材料、刷新索引以及检查 Wiki 结构等场景。使用该技能时，需要先解析配置的 Wiki 根目录，阅读其 AGENTS.md，检查 wiki/index.md 和最近的 wiki/log.md 条目，然后使用 LLM Wiki 插件工具进行源读取、页面写入、补丁提议、反向链接和日志记录。维护原则包括：保持原始源材料不可变，引用 Wiki 页面和原始路径，当页面导航变化时更新 wiki/index.md，并为持久更新追加简洁的 wiki/log.md 条目。对于 Paperclip 项目工作，需保持 wiki/projects/<project-slug>/standup.md 作为执行状态视图，并使用 wiki/projects/<project-slug>/index.md 保存持久项目知识。项目材料应写成按概念分组的执行摘要，而不是问题 ID 列表或元数据堆砌。
structure-first-docs
Structure First Docs 是一个用于编写、清理、重构、审计和评审项目文档及文档包的技能，强调以读者任务为中心、明确唯一事实来源、区分当前内容与陈旧材料，适用于设计、迁移、运行手册、实现与交接等文档场景。
commercial-discovery
面向技术咨询B2B销售的发现会议技能：生成会前研究简报、SPIN问题指南、干系人地图，并输出结构化会后发现笔记与管道更新。
create-pull-request
使用 GitHub CLI 创建和管理拉取请求（PR）的技能，涵盖分支准备、编写标题与描述、创建 PR、处理评审反馈以及合并清理等流程。
talk-dig
talk-dig 是一个学术研究辅助工具，可从会议或讲座海报图片中提取讲者与主题信息，自动搜索该讲者的相关论文并生成结构化摘要报告，帮助会前调研、文献发现与研究追踪。
transcribe-refiner
将 Zoom、YouTube、Teams、Google Meet、Otter.ai 等自动生成的字幕清理并重建为通顺、可读的逐字稿，零内容丢失。可去除时间戳、冗余说话人标签、填充词与转录错误，输出带元数据、问答分段和主题清单的干净文本。
postmortem-writing
用于撰写无责事后复盘（postmortem）的技能，涵盖根因分析、时间线梳理与行动项制定，适用于事故复盘会议、复盘文档编写及组织学习文化建设。
feature-radar-learn
feature-radar-learn 是 runkids/feature-radar 技能集中的一个技能，用于从已完成的工作中提取可复用的知识，并写入 .feature-radar/specs/ 目录。它关注的是选择背后的“为什么”，以便未来参考。该技能会先确认刚完成的工作（功能、缺陷修复、重构或调查），再分析最近的提交、变更文件和实现决策，然后提取可复用的模式、架构决策、陷阱和技巧，并将每条知识明确归类为 Pattern、Decision、Pitfall 或 Technique 之一。知识按主题写入 .feature-radar/specs/{topic}.md，并更新 base.md 中的 specs 计数。写入后需等待用户确认再继续。
feature-radar-ref
feature-radar-ref 是 feature-radar 技能集中的参考记录技能，用于将外部观察、生态趋势和创意灵感记录到 .feature-radar/references/ 目录中。当用户提到相关观察或发现时，应使用该技能。它引导用户识别来源（如有趣的项目、技术或创意方法、生态趋势、相关项目的功能或方案、用户反馈或问题、研究文章或演讲等），收集上下文（URL、日期、关键细节，若提供 GitHub URL 则获取 issue/PR 完整上下文），进行分类（追加到已有参考文件或新建 .feature-radar/references/{topic}.md），并评估影响。文件格式遵循 ../feature-radar/references/SPEC.md § 3.5，命名按被跟踪主题而非事件，需引用来源 URL 和日期，按时间顺序追加，保持客观，并可在发现未满足需求或创新机会时主动建议创建机会。
wechat-article-comment-scraper
用于采集微信公众号网页文章评论的技能，可获取浏览器可见的评论文本、作者、时间戳、点赞数及文章上下文，适合读者反馈挖掘、讨论研究与导出分析。依赖 BrowserAct CLI 进行真实浏览器访问。
req-analyze
req-analyze 是一个需求分析技能，用于问题分解、干系人扫描与需求结构化，产出 1-requirements.md（生命周期第一阶段文档，而非按任务跟踪的工单）。它通过 5-Why 提取根问题、登记假设、扫描干系人，并用 MoSCoW 分类功能需求、识别非功能需求与验收信号。支持 --quick、--standard、--deep 三档预算，可自动检测特性并增量更新文档，仅聚焦问题空间，不评估方案或工作量。
research
Research 是一个用于从网页、API 和数据库收集并综合信息的技能，支持结构化数据提取与报告生成，可查询 NVD、MITRE ATT&CK 等来源，监控 RSS/Atom 安全资讯，并输出结构化研究报告。
writing-prds
这是一个用于起草、界定并将功能正式化为 PRD（产品需求文档）的技能。它的核心目标是将 PRD 写成规划阶段的输入契约，让规划智能体能够一次性消费输出、无需反复追问“你指的 X 是什么”。该技能与平台无关，假设存在“规划→评审→验证→交付”的流程：先写 PRD，规划器将其分解为步骤，验证器再依据 PRD 的验收标准检查结果。技能规定 PRD 的存储位置、标题风格、必需章节、EARS 验收标准语法、质量门禁与工作流程，并列出反模式，帮助避免实现细节泄漏、无法验证的验收标准、空的范围外清单等常见失败模式。