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更新于 10-18 00:12

写作与研究

13,599 个结果

paper-reading

该技能用于阅读、总结并批判性分析学术论文，支持 PDF、官方 HTML 页面、URL 或粘贴的全文。它把论文报告视为带有可核查证据的论证，而非加长版摘要，并按论文类型套用相应报告结构。工作流程包括：选择 Markdown 或 HTML 输出格式；定位来源（优先 PDF，用脚本提取带页码锚点的文本与原始素材）；将论文分类为实证、理论、综述或系统四类之一；通读完整论证与附录；只读检查官方公开代码以核对模块输入输出与实现细节；建立“主张—证据—局限”坐标；选择并渲染图表与公式；最后撰写并校验交付物。适用于需要深入理解论文机制、复现系统边界、追溯证据来源的场景。限制：不运行复现实验，不安装依赖、不导入项目、不下载权重或数据集、不执行训练评估；若找不到权威实现需明确说明。

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md-to-html

md-to-html 是一个将 Markdown 文件渲染为独立 HTML 页面的技能。它把 .md 源文件转换为自包含的 HTML，支持 Mermaid 图表、Chart.js 数据可视化、带样式的表格、代码高亮和浮动目录（TOC）。该技能不修改源 .md 内容，也不把 HTML 写在源文件同目录，而是输出到 html/ 目录。生成的页面需满足一系列输出要求，包括字符集、视口、标题、键盘焦点样式、表格数字对齐、减少动画偏好、favicon 等，以确保页面在移动端和键盘操作下可用。适用于需要把文档以浏览器就绪的专业形式渲染或分享的场景，尤其是文档包含步骤、对比或需要可视化的数字时。

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blog-writing-specialist

这是一个面向博客写作的综合性技能，覆盖技术博客写作、个人语气写作、脑暴内容整理成文，以及按类别进行 AEO 优化的博客创作。它提供技术教程、深度解析、事故复盘、基准对比、架构设计等多种文章类型的结构模板，并给出开发者写作的语气规则、代码示例规范、字数建议和发布分发建议。技能会先读取工作区中的品牌、个人语气和内容规划文件，再据此生成草稿并归档。

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tooluniverse-neuroscience

ToolUniverse 神经科学研究技能，面向神经解剖、神经环路、神经递质生物学、神经/精神疾病遗传学及神经蛋白功能等研究场景。该技能强调“先查证、不臆测”，优先使用 PubMed/EuropePMC 检索神经解剖事实，用 WormBase 查询秀丽隐杆线虫连接组数据，用 UniProt 查询神经蛋白属性，并用 Python 进行定量神经科学计算。技能涵盖计算神经科学推理（放电率模型、整合发放神经元、突触可塑性、网络动力学）、神经解剖推理、临床神经病学推理、神经生理学推理，并整合 PubMed、EuropePMC、WormBase、DANDI、AllenCellTypes、Alliance、UniProt、NCBIGene、ClinVar、GWAS、Orphanet、KEGG、OpenTargets、NeuroMorpho、OpenNeuro 等工具，用于文献检索、基因与变异查询、单神经元形态测量及神经影像数据集发现。

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mckinsey-research

McKinsey Research 是一个面向市场研究与战略分析的 AI 技能，模拟麦肯锡级别的咨询工作流程。用户一次性提供业务背景后，该技能会自动规划并并行执行最多 12 项专业分析（如 TAM 市场规模、竞争分析、用户画像、趋势、SWOT 与波特五力、定价、GTM、用户旅程、财务、风险、市场进入等），最后合成为一份高管报告。它根据公司所处阶段（Idea、Startup、Growth、Mature）自适应调整分析范围，支持阿拉伯语和英语输出，并通过网络搜索补充真实市场数据。最终交付包括高管摘要、完整 HTML 报告路径以及优先行动建议。

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tutorial-docs

tutorial-docs 是一个用于撰写教程类文档的技能，基于 Diataxis 框架，专注于“以学习为导向、通过引导式动手实践来教学”的文档模式。它面向完全没有经验的初学者，帮助读者在教师引导下边做边学，获得成功的首次产品体验。该技能强调：通过行动而非讲解来教学、每一步都给出可见结果、只提供一条清晰路径、由作者为读者的成功负责、允许重复以建立信心，并使用第一人称复数“我们”的叙述口吻。它提供了完整的教程模板（标题、简介、前置条件、分步操作、总结、后续步骤）、写作原则、步骤结构、“You should see”确认模式、错误处理方式，以及 Frame、Steps、Note、Warning、Tip 等组件用法，还包含发布前检查清单和分阶段发布门禁。该技能需配合 docs-style 使用，以获取核心写作原则，并可通过 docs-style/references/diataxis-compass.md 确认文档类型。

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writing-issues

writing-issues 是一个用于长篇创作项目的写作问题追踪技能。它把「一次批评报告中的发现」与「值得跨章节持续追踪的问题」区分开来：单个场景的节奏问题只是批评发现，而同一节奏问题在三个章节中反复出现，就构成一个 issue。该技能适用于记录反复出现的写作习惯或口头禅、跨章节的不一致、以及结构性问题等，这些问题无法通过修改单个场景解决。每个 issue 以独立文件存放在 issues 目录中，作为项目级关注点跨工作项持续存在。每个 issue 文件应包含问题描述、证据（引文、计数、章节引用）、影响范围、严重程度或优先级。创建新 issue 前需检查目录中是否已有重复项，若已有覆盖同一问题的 issue，应补充新证据而非新建文件。批评报告或风格分析若发现已追踪的问题，应引用该 issue 而非重新描述。问题解决后文件保留并标记为已解决，附上变更说明，作为已发现并修复问题的记录。

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professional-communication

面向软件开发者的专业沟通技能包，提供在软件研发场景中进行高效职场沟通的框架与指导。内容涵盖邮件结构、团队即时通讯礼仪、会议议程与纪要、以及为不同受众调整技术表达。该技能提出多个核心框架：用“What-Why-How”组织任何职业信息，先说明主题或请求，再解释原因，最后给出下一步行动；三条书面沟通黄金法则强调明确主题、使用要点与可扫读排版、把关键信息前置；还提供受众校准方法，帮助判断读者是技术同行、技术管理者、非技术干系人还是客户，从而选择合适的技术深度。邮件部分给出主题行公式与结构模板，并区分状态更新、请求、升级、通知等常见邮件类型的关键要素。团队消息部分说明何时用聊天何时用邮件，建议使用线程、谨慎@提及、直入主题、编写异步友好消息，并给出“不要只说你好”的实践示例。此外还涵盖主动语态替代被动语态、去除冗余词、“So what?”检验、会议前中后的议程与行动项记录格式，以及技术术语到通俗表达的转换示例。附带的参考文件包括邮件模板、会议结构、术语简化对照。适用场景为撰写面向同事或管理者的邮件、团队异步沟通、准备会议议程与总结、向非技术受众解释技术概念、编写状态报告等，限制与收费信息暂未提供。

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pdf

pdf 是 letta-ai/skills 仓库中的一个 PDF 处理技能，用于在任务涉及读取、创建或审核 PDF 文件、且版式与视觉效果重要时使用。该技能主张在交付前进行可视化检查：先用 Poppler 的 pdftoppm 将 PDF 页面渲染为 PNG 图片并人工查看。文字提取和快速检查可用 pdfplumber 或 pypdf，但不应用它们来保证版式还原度；生成新 PDF 时使用 reportlab。每次有实质修改后重新渲染页面，核对对齐、间距和可读性。依赖安装优先使用 uv，然后安装 Python 包（reportlab、pdfplumber、pypdf）；渲染所需的系统工具为 Poppler（macOS 用 brew，Ubuntu/Debian 用 apt-get）。该技能无需环境变量，并给出了临时文件与输出目录约定、渲染命令以及质量与最终检查要求。

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