synthesis-patterns
用于在多个 Glean 数据源之间综合信息的技能，适用于跨文档、会议、代码和人员搜索整合答案的场景，强调来源甄别、时效性与冲突处理。
Skill 广场
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更新于 10-28 00:17
写作与研究
14,329 个结果
grey-haven-documentation-architecture
Grey Haven 文档架构技能，用于设计可扩展的文档系统，涵盖结构、生成、维护与自动化，适合大型文档项目与文档自动化场景。
open-course
Open Course 是一个把主题转化为完整课程项目的技能。其交付物包含一个 Syllabus（课程大纲）页面，以及每节 Lesson（课）对应的 Handout（讲义）页面和由讲义提炼的 Slides（幻灯片）。讲义中每一条事实性陈述都带有引用标记，链接到该讲义的 Source 列表。课程由一段脚本根据你编写的课程数据文件生成页面。支持按用户提问语言撰写课程，并记录语言标签。适合需要产出有据可查、可教学的结构化课程内容的场景。
writing-for-agents
writing-for-agents 是一份关于“为智能体撰写文档”的参考指南，适用于创建或编辑技能（skill），以及修改 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 等文件。它指出：无论文档的打包形式如何（技能、AGENTS.md/CLAUDE.md、通过指针引用的文档），写作方法是一致的——目标是让智能体每次运行都走同样的过程，而不是产出同样的结果。核心内容包括：上下文指针（context pointer）的措辞决定智能体何时以及多可靠地触达材料；两种负载（上下文负载与认知负载）；信息层级（文件内步骤、文件内参考、披露式参考）与渐进式披露；步骤的完成标准（清晰度与要求强度）；何时拆分文档；引导词（leading words）的用法与否定式表述的失败模式；以及修剪原则（单一事实来源、相关性检查、无操作句删除）。
hack23-future-architecture-standards
Hack23 组织的架构文档标准技能，规定使用 C4 模型进行系统分解、以 ADR 记录架构决策，并统一各仓库的架构文档模式，适用于架构文档编写、ADR 创建与未来状态迁移规划。
documentation-standards
Hack23 技术文档规范技能，用于按 C4 架构模型与 Mermaid 图表编写一致、高质量的技术文档，强调 AI FIRST 质量原则与多轮迭代。
ultra-research
ultra-research 是一个多 AI 并行深度研究 Skill，通过 Playwright MCP 控制已登录的 Gemini、ChatGPT、Claude、Grok 等 AI 服务并发调研，交叉验证后输出带引用的综合报告，适合技术选型、竞品分析、行业趋势等复杂主题，不适合简单事实查询。
longitudinal-cross-sectional-research
该技能用于撰写结合纵向历史与横向对比的深度研究报告，适合分析公司、产品、技术、概念或人物。它强调因果解释、叙事可读性与有来源支撑的判断，而非罗列式摘要。
charm-person
Charm Person 是一个面向一对一沟通的写作技能，帮助起草温暖、真诚且尊重对方自主选择的消息、笔记、邮件或私信，适用于拒绝、延期、请求、邀请、传递坏消息等社交敏感场景。它要求根据真实关系深浅校准语气，不制造虚假亲密，明确提出请求并给出无需负担的拒绝或退出方式，同时标记可能从说服滑向操控、内疚或施压的句子，交由用户决定。该技能不用于冲突调解、公开演讲、项目协调、UX 文案、营销自动化或工具构建。
disguise-self
Disguise Self 是一项用于内容改写与受众适配的技能：它只改变表达方式，不改变内容实质。当原文内容已正确、只需调整语气、术语、句长、正式程度或呈现结构以适配特定读者或媒介时使用。该技能会先锁定事实、需求与约束，再分析目标受众的阅读水平与习惯，最后在不增删信息的前提下重新表达，并说明所做呈现调整及未改动的事实。它不适用于多受众批量生成、代码重构、品牌重塑、匿名化脱敏或内容增删等改变实质的任务。
performance
该技能用于将枯燥的技术材料转化为打磨过的演示、叙事式走查或面向特定受众的演讲，同时不降低技术深度。它聚焦于节奏控制、信息揭示顺序与令人难忘的框架表达，让内容在观众面前真正落地。适用于把文档、指标或原型转化为演示、演讲、发布说明或README等场景。
persuasion
Persuasion 是一项面向说服与共识构建场景的写作技能，适用于问题不在于信息不足，而在于立场对齐、框架设定或争取支持的情况。它帮助用户撰写有说服力的提案、备忘录、评论或推介材料，先明确目标、成功条件与不可触碰的边界，再分析受众、激励因素、反对意见和决策门槛，围绕具体收益、权衡与可信度组织论证，并采用最匹配目标对象或讨论场合的语气。最终输出以决策为导向的草稿、简短的异议处理部分，以及需要补充证据的声明说明，并明确区分已确认事实、假设与推断。该技能强调不通过欺骗或虚构确定性进行操纵，依赖假设或不完整证据时须明确说明。
vision
Arc 技能 /arc:vision，用于创建或维护项目根目录的 CONTEXT.md，记录目标、产品边界、非目标、决策原则与领域术语表。支持 review、extend、start fresh 三种模式，需完整 Arc bundle。
deslop
deslop 是一个用于审查、诊断并改写带有 AI 写作痕迹文本的技能，重点识别“not just X, but Y”等否定式平行结构、夸大意义、模糊归因和助手式格式，并给出更具体、直接的改写。
research-guardian
Research Guardian 是一套面向 AI 研究任务的品质防护技能，在生成假设、文献回顾、实验设计、结果分析与论文写作等环节加入多重验证闸门，用于降低幻觉引用、逻辑错误、过度推论与跨章节不一致等问题，并输出带信心等级的标准化问题报告。
aligncheck
aligncheck 是一个用于核验 AI 生成文本忠实度的技能。它把 AI 写出的产物（如总结、ADR、spec、完成汇报）与其依据的源（对话，或已确认的 spec/tickets）逐条对照，主线检查需求偏差（意图层）和文本漂移（细节层），副线标记事实风险。需求偏差包括丢失、歪曲、混入、归因错位、抹平五类；文本漂移包括数值漂移、限定语丢失、因果颠倒、凭空增补四类。每个差异需给出位置、类型和严重度（阻断/重要/轻微）。它只核文本对文本的忠实度，不查事实真伪（交给 /factcheck），也不查代码实现（交给 code-review）。
hf-release-notes
根据缓存的 PR JSON 文件为 huggingface_hub 生成发布说明的技能：读取 PR 元数据、分类条目并输出格式化 Markdown 发布说明文档。
moonbit-language
MoonBit 语言参考技能，锁定 moonc v0.10.6+80dc50f24 版本，用于理解、编写、审查和修复 .mbt 与 .mbt.md 代码，并区分已验证事实、文档记录与未知内容。
linkedin-article-publisher
将 Markdown 文章发布到 LinkedIn Articles 编辑器的技能，依靠 Playwright MCP 与 Python 脚本把 Markdown 转换为富文本，按块索引插入图片，并只保存草稿、不自动发�布。
iii
iii 是一个语言无关的运行时，用 worker、trigger、function 三种原语组合服务、智能体与工具。引擎进程默认监听 49134 端口，维护所有已连接 worker 及其函数、触发器的实时注册表，调用统一经引擎路由。
deepresearch-readme
面向 GitHub OSS 的 README.md 编写、改进与评审辅助工具。按 What／Why／How to start／Help／Maintainers 梳理信息，组织最短可运行的 Quickstart 与指向 docs 的导航，并内置评审清单与模板。
014-agile-create-user-story
该技能以交互方式引导创建敏捷用户故事与 Gherkin 特性文件，通过按模板逐个提问收集标题、角色、目标、收益及验收标准等信息，然后生成 Markdown 用户故事与独立的 .feature 文件，适用于需要编写用户故事或定义 Given/When/Then 验收条件的场景。
project-namer
Project Namer 是一个用于为项目、仓库、工具或产品起名的技能，通过结构化探索范围、约束与风格偏好，帮助用户从模糊需求走向一个易记且独特的名称。
writing-skills
writing-skills 是一套把测试驱动开发（TDD）应用于技能文档编写的指南，用于创建新技能、编辑已有技能，或在部署前验证技能是否有效。核心原则：若未先观察智能体在没有该技能时失败，就无法确认技能教对了内容。