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更新于 10-27 00:15

写作与研究

14,241 个结果

paper-onion

论文剥洋葱(Paper Onion)是一个逐层深入的论文阅读技能,将一篇学术论文拆解为四层渐进式阅读,最终生成一张手绘风格的思维导图笔记卡片(React artifact)。它接受论文 PDF、论文链接或直接粘贴的论文文本作为输入,按“30秒扫读、骨架透视、深度解剖、内化连接”四层流程分析,输出包含一句话概括、故事线、核心机制、隐形假设、餐巾纸公式和知识连接等内容的笔记卡。适合需要快速读懂并内化论文的研究者与学习者。

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content-research-writer

content-research-writer 是一个面向长文写作的协作技能,帮助用户完成研究、列大纲、起草与改稿,同时保持作者本人的语气与风格。它可用于撰写博客、文章、newsletter、教程、思想领导力文章、案例研究以及带来源的技术文档。主要能力包括:协作式大纲搭建、资料检索与添加引用、开头钩子改进、逐节反馈、文风保留、引用格式管理以及多轮迭代打磨。使用时建议为每篇文章建立独立文件夹并创建草稿文件,在该目录中启动 Claude Code 后按“先列大纲、再研究加引用、改进钩子、逐节评审、整体润色”的流程推进。资料未提供该技能的安装命令、收费方式或具体平台限制等信息。

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humanizer

Humanizer 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的写作编辑技能,基于维基百科 WikiProject AI Cleanup 维护的“AI 写作迹象”页面。它通过识别并改写 AI 写作中常见的模式,让文字听起来更自然、更像人类所写。该技能不仅删除问题模式,还强调为文本注入个性与声音,避免“干净但无灵魂”的写作。它覆盖内容模式(如过度强调意义、模糊归因、公式化“挑战与前景”段落)、语言与语法模式(如 AI 高频词、回避 is/are、负面平行结构、三段式滥用、同义词循环、虚假范围)、风格模式(如破折号滥用、粗体滥用、内联标题列表、标题大小写、表情符号、弯引号)、沟通模式(如聊天机器人残留语、知识截止免责声明、谄媚语气)以及填充与模糊限制(如冗余短语、过度限定、空洞积极结论)。使用时,用户提供待编辑文本,技能会扫描上述模式、重写问题部分、保留原意并匹配预期语气,最后输出改写后的文本,可选附上修改摘要。它适用于编辑或审阅文本、让内容更自然、去除 AI 味等场景。该技能基于维基百科页面,具体实现细节和平台限制暂未提供。

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writing-beats

writing-beats 是一套写作流程技能,用于把一堆已收集好的原始素材(raw material)组装成一段“节拍式”的阅读旅程:先与用户确定读者入门时已具备的前提概念,再从素材中提出候选起始节拍,逐步选择方向推进,每次只写入一个节拍,直到文章自然结束。核心约束是“概念落地”(grounding):每个概念必须在某个节拍中先被建立,后续节拍才能依赖它,从而保证读者不会因为遇到未解释的概念而迷失。

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writing-fragments

writing-fragments 是一个纯探索阶段的写作技能,用于在尚未确定结构之前,尽可能拓宽可写内容的范围。它通过持续访谈用户,围绕其想写的主题产出零散的“片段”(fragments),并将这些片段追加到同一个 Markdown 文件中。片段可以是句子、主张、小故事、半成品想法、引用、观察清单、吐槽或点睛的“关键词”。该技能不负责拟定大纲、阶段或文章结构,那属于后续的“利用(exploit)”阶段。

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writing-shape

写作塑形技能,用于把一堆原始素材打磨成一篇完整文章。用户提供(或将提供)一个 markdown 素材文件,技能把它当作固定的原料堆——无论是一串零散片段、大段无序文字还是转录稿。技能先完整通读素材,与用户确认读者进入文章时需要预先掌握的概念,再草拟 2–3 个不同立意的开头让用户选择,之后逐段推进:每段只依赖已被铺垫的概念,并同时引入新的概念,边写边追加到单独的文章文件,直到文章完成。全程不改动原始素材文件。

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