writing-great-skills
编写和打磨 skill 的参考指南，围绕可预测性给出词汇与原则，涵盖调用方式、description 写法、信息层次、拆分粒度、精简、核心词与常见失败模式。
Skill 广场
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更新于 10-29 00:09
写作与研究
14,366 个结果
research-driven-planning
research-driven-planning 是“三环集成开发系统”中的第一环，用于在编码前进行基于研究的规划与迭代式风险缓解，通过 5 轮 pre-mortem 循环降低失败概率。
eli5
eli5 是一个用于把复杂主题解释得极简易懂的技能。当用户输入 /eli5 <topic>，或希望用「像给 5 岁小孩讲」的方式获得直观的图解说明时使用。它会以 HTML 制品（artifact）的形式输出解释，特点是使用大图、少文字，让几乎不了解该主题的人也能快速理解某件事是怎么运作的。技能说明中提到，应先调用 design 技能获得视觉方向，再创建该制品，目的是促进理解，形式为快速视觉化讲解；在不具备该 design 技能的情况下，需保持对比度可读，且不要将承载关键信息的内容放在交互之后。主题通过参数 $ARGUMENTS 传入。
workflow-documentation
该技能用于激活“文档更新”工作流，按计划校验流程创建和更新文档。它要求先建立任务跟踪，再依次执行侦察、调查、计划、评审、校验、文档更新与收尾等步骤，并以证据为依据。
delineate
Delineate 是一个用于从功能角度梳理系统的技能：明确系统用途、参与者、领域上下文、能力地图、系统级需求与术语表，并处理模糊或冲突的术语。技术、结构与设计不在范围内。
writing
writing 是 edwinhu/workflows 中的写作技能，用于把文档写作变成一条可校验的流水线：先澄清论点与受众，再按固定语法制定计划，最后用语法、引用、论点与文风四道机械检查把关。
cover-letter-generator
根据简历与职位描述生成个性化求职信（Cover Letter）的技能，提供结构模板、开头钩子、正文框架、结尾写法、行业差异与常见场景处理，并输出分析摘要、备选开头和面试要点。
resume-bullet-writer
resume-bullet-writer 是一个用于把简历中薄弱的工作职责描述改写为以成果和量化指标为导向的成就型条目的技能，适用于求职简历优化。
brainstorming
把尚有关键取舍的功能或系统想法收敛为设计，适用于用户要求先讨论方案或需求尚未明确时；不用于 bug 修复、配置修改或照已有方案实现。
code-documentation-standards
面向 Python、HTML、CSS 与 JavaScript 代码库的代码文档规范与指南，强调代码变更时同步更新文档，并在提交前修复 Markdown 校验错误。资料主要给出各语言的文档注释模板、示例与提交前检查清单。
firecrawl
Firecrawl CLI 是一个面向实时网页任务的命令行工具，可搜索、抓取并交互网页，返回适合 LLM 上下文的干净 Markdown。支持搜索、抓取、站点地图、批量爬取、监控、交互、下载与本地文件解析等能力。
brainstorming
brainstorming 是一个用于在任何创造性工作开始前精炼需求与方案的技能。它通过自然协作对话，把模糊的想法转化为完整的设计方案和规格文档，适用于创建功能、构建组件、添加新功能或修改行为等场景。使用时会先声明正在使用该技能，然后按流程推进 9 个阶段，每条消息只问一个问题，并对照检查清单确认全部阶段完成。该技能设有硬性约束：在呈现设计方案并获得用户批准之前，不得调用任何实现技能、编写代码、搭建项目框架或采取任何实现行动，无论项目看起来多简单都必须经过此流程。完成后只能进入 writing-plans 技能，不得直接进入实现、TDD 或 subagent 执行。触发词包括 brainstorm、头脑风暴、脑暴。
writing-plans
该技能用于把已批准的设计规格拆成可执行的实现计划，按最小任务粒度写明文件路径、完整代码、验证命令、依赖上下文和完成标准，方便缺少上下文的执行者稳定落地。触发词包括写计划、实现计划、任务拆解、plan。
clarify
clarify 是一个用于优化界面文案的中文介绍，聚焦于改善不清晰、易混淆或表达欠佳的 UX 文案，包括错误消息、微文案、标签和操作说明，让产品更容易理解和使用。它适用于用户提到文案令人困惑、错误提示看不懂、按钮不知何意等场景。该技能要求先执行 /impeccable 并遵循其上下文收集协议，若尚无设计上下文还需先运行 /impeccable teach，同时收集受众技术水平和用户当下心理状态。它会系统性评估并改进错误消息、表单标签与说明、按钮与 CTA 文案、帮助文本与提示、空状态、成功消息、加载状态、确认对话框以及导航与寻路文字，遵循具体、简洁、主动、人性化、有帮助、一致等清晰性原则。
storm-engine
STORM Engine 是 STORM 插件的共享内部知识层，把斯坦福 STORM 方法论固化为 Claude 原生流水线：两阶段四阶段的研究、提纲、写作、润色，含阶段门控、引用规范与检索回退，由所有 /storm:* 技能自动加载。
writing-plans
writing-plans 是一个用于在动手写代码前，为多步骤任务编写详细实施计划的技能。它要求计划包含影响分析、TDD 步骤、风险与回滚等章节，并维护已提交的路线图 docs/roadmap.md。
numpy
面向 NumPy 数值计算的专家级技能，覆盖 ndarray、广播、线性代数、向量化与内存视图，适用于编写高性能 Python 科学计算与 AI/ML 数据层代码。
contributing-md
用于为 Sentry SDK 仓库生成或对齐 CONTRIBUTING.md 的技能，以 develop.sentry.dev 标准模板为准，在保留 SDK 专属内容的前提下补齐规范章节，目标 100–200 行。
engineering-docs
用于在开发仓库中创建、实质性更新、重构或审查 Markdown/MDX 工程文档的技能，覆盖 README 等场景。强调以读者任务为中心、技术论断须有仓库证据、保留原意与本地语气，并将改动限制在请求的文档范围内。
globalize-now-cli-setup
Globalize CLI 安装与项目初始化技能：检测环境、安装 @globalize-now/cli-client、完成认证、创建翻译项目并连接 GitHub 或 GitLab 仓库。
verbalized-sampling
Verbalized Sampling（VS）是一种提示方法，通过让模型输出带概率的多个候选答案而非单一回答，从而提升生成多样性。适用于头脑风暴、创意写作、合成数据等开放任务，不适用于有唯一正确答案或严格格式要求的场景。
linkedin-post-research
通过 Crustdata API 按关键词搜索 LinkedIn 帖子，去重后按互动量排序，输出 CSV 或 JSON，用于 LinkedIn 内容与线索研究。
oma-translator
oma-translator 是一个上下文感知的翻译技能，用于在保留语气、风格、占位符与结构的前提下翻译或审校多语言内容，适合 UI 文案、文档、营销文案等本地化场景。
grey-haven-documentation-alignment
用于校验代码实现与文档一致性的技能，通过发现、提取、分析、分类、生成修复和验证六个阶段，按签名、类型、行为、错误、示例五项自动打分，帮助减少文档与代码脱节。