semantic-scholar
通过 asta papers 命令调用 Semantic Scholar API，快速查询论文元数据、引用关系、作者信息和全文片段。适合按标题、DOI、arXiv ID 等定位具体论文，查看引用某工作的文献、作者论文列表，或在论文正文中检索特定论点、方法与证据。
Skill 广场
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更新于 10-18 00:12
写作与研究
13,601 个结果
fact-check
用于核查特定声明的事实核查技能：将声明拆解为可验证的子声明，检索网络与学术来源并阅读原始资料，逐项给出支持、部分支持、无支持或不确定的判定，并附来源链接。
crafting-effective-readmes
该技能用于撰写或改进 README 文件，强调不同受众和项目类型需要不同的 README 内容。它提供按项目类型（开源、个人、内部、配置）划分的模板与指导，并通过分步提问帮助确定任务类型（创建、添加、更新、审阅）、收集必要信息、检查内容是否过时，最后提醒补充遗漏要点。适用于需要为项目编写或维护 README 文档的场景。
nature-data
为面向 Nature 系列期刊的稿件准备、审计或修订数据可用性声明、数据存储库方案、数据集引用与 FAIR 元数据清单，帮助作者把论文支撑数据整理成透明、合规的数据可用性材料。
content-research-writer
Content Research Writer 是一个写作协作技能，帮助用户完成研究、列提纲、起草和打磨内容，同时尽量保留用户自己的声音与风格。它可以协助撰写博客文章、文章或通讯稿，制作教育内容或教程，起草思想领导力文章，研究并撰写案例研究，以及产出带来源的技术文档。核心能力包括协作式提纲、研究协助与引文添加、开头钩子改进、逐节反馈、风格保留、引文格式管理与多轮迭代修订。使用时需先创建专用写作文件夹和草稿文件，从该目录打开 Claude Code 开始写作，并按提纲、研究、修改、反馈、最终审阅的流程推进。资料未提供具体收费、价格、平台限制或效果保证信息。
drama-evaluator
依据竖屏短剧评估标准，从核心爽点、故事类型、人物设定、人物关系、情节桥段等维度对故事文本打分，用于评估改编为竖屏短剧的潜力与市场竞争力，并给出优化建议。
parallel-research
Parallel Research 是一个AI驱动的深度网络研究技能，通过接入 Parallel AI 的多个专用 API，完成快速问答、深度研究报告、实体发现与数据丰富等任务。它提供统一脚本 scripts/parallel_research.py，支持 chat、research、findall、enrich 四种主要模式，并附带 basic_research.py 与 vendor_selection.py 用于简化研究与供应商选择。技能设有多个处理器层级（lite、base、core、pro、ultra、ultra-fast），在成本与延迟之间提供不同取舍，适用于市场调研、竞争情报、潜在客户与公司列表构建等场景。使用前需在 .env 中配置 PARALLEL_API_KEY。资料显示所有 API 合计有 20,000 次免费请求额度。
documd-visuals
documd-visuals 是一套在 Markdown 中创建文本驱动可视化的技能集合。支持用 plantuml、vega、vega-lite、echarts、infographic 代码围栏及裸 HTML 直接内嵌图表、示意图、卡片、架构图和页面布局，由查看器实时渲染，块保持可编辑，无需预渲染。
release-changelog
根据纸夹（Paperclip）稳定版发布流程，读取上次稳定标签以来的提交、变更集与已合并 PR 上下文，生成 releases/vYYYY.MDD.P.md 发布变更日志的技能。
apply-conventions
PlayCanvas Engine 编码约定技能，用于编写涉及变换、相机、灯光、材质、网格、包围盒和导入的代码时，遵循引擎约定并规避版本敏感 API 问题，须在运行中的应用内验证朝向与摆放。
shop-amazon
用于在 Amazon 上搜索商品、对比产品并生成购买候选清单的技能。会先确认预算、用途和硬性要求，再用浏览器搜索并逐页核实商品信息，最终输出按用户标准排序的推荐结果。
ln-611-docs-structure-auditor
ln-611-docs-structure-auditor 是一个文档结构性质量审计工具，属于 L3 Worker 类型。它用于检查项目文档的层级结构、链接、单一事实来源（SSOT）、压缩情况、需求合规性、时效性、遗留内容清理以及技术栈适配和导入模式合规。该工具会扫描项目中的所有 .md 文件（如 AGENTS.md、CLAUDE.md、README.md、docs/**），以 AGENTS.md 为规范根节点构建层级树，按 8 个类别执行审计，记录每条违规的严重级别、位置（file:line）、修复工作量估算和建议，并计算合规分数（X/10）。最终报告写入 {output_dir}/611-structure.md，并以 JSON 摘要形式返回给协调者。该工具不自动修复问题，只报告违规；不做深度事实核查，仅检测时效性信号；强调代码即真相，文档与代码矛盾时报告文档需更新；并主张删除而非归档遗留内容。
doctorg
Doctor G 是一个基于证据的健康研究技能，用于回答健康与养生问题。它只采用可信、有证据支撑的来源，并按受 GRADE 启发的分级标准标注证据强度，同时可整合 Apple Health 数据提供个性化背景。支持三种研究深度：快速（仅 WebSearch，约30秒）、深度（WebSearch + Tavily，约90秒）、完整（WebSearch + Tavily + Firecrawl，约3分钟）。输出包含简短回答、证据强度表、个性化解读、来源与局限性，并始终附带“这是研究综述，不是医疗建议”的免责声明。
cw-prose-writing
cw-prose-writing 是一个用于创作和编辑叙事小说散文的创意写作技能。它适用于撰写新场景、章节或对话，也适用于编辑已有散文。该技能的核心特点是：在动笔前先发现并遵循项目已有的风格与规范，包括项目文档（如 CLAUDE.md、WRITING.md、CONVENTIONS.md、STYLE.md、README.md）、常见风格指南位置（如 .cursor/rules/styles/、.ai/styles/、docs/style/ 等）以及已安装的 Claude 技能。风格指南可以是简单的 Markdown 文件，也可以是由 cw-style-skill-creator 创建的完整技能包。写作时需应用发现的风格约定、匹配角色声音、尊重既定设定、使用项目格式化约定并保持视角与时态一致。若项目中没有风格指南，技能会提示用户可选择默认风格写作、先创建风格指南或搜索现有文档。该技能还支持网络搜索以进行场景研究、事实核查和类型惯例研究，并可与其它技能组合使用。
ketch
Ketch 是一个研究型技能，用于配合 ketch 这一无状态命令行工具完成联网检索与信息采集。ketch 本身把五种研究能力集中在一个二进制文件中：网页搜索、开源代码搜索、精选库文档查询、页面抓取和站点爬取。技能围绕“每次调用即返回、无需常驻守护进程”的 CLI 形态设计，同时支持操作者自行接入的 MCP 服务器作为可选传输方式。技能强调为每次抓取设置 token 预算（如 max_chars 4000–8000 与 trim），并为每条结论附上来源 URL。它通过稳定的错误前缀与退出码区分校验错误、未找到、上游故障、前置条件缺失和取消等情形，指导调用方分类处理而非盲目重试。对于需要跨会话保留的资料，可用 tag 在有搜索、代码、文档、抓取、爬取各面统一归档，后续以 llms.txt 形态索引回看。配置类操作（config set、cache、browser install、后台爬取、doctor）仅通过 CLI 执行。该技能不适用于本地或私有代码库检索、需登录或付费墙的页面、超出上限的批量归档爬取，以及超出 ketch 无头渲染回退范围的浏览器自动化。
copywriter
Copywriter 是一个面向产品、营销与用户体验场景的文案写作技能，帮助撰写按钮标签、错误提示、空状态、落地页、功能描述、CTA、邮件与微文案，并强调清晰、具体、可操作与品牌声音一致。
compact-landing
用于构建紧凑、有辨识度的落地页与产品骨架，避免重复套用同一视觉模板；适用于包演示、开发者工具、文档等场景，强调小范围、内容真实与清晰，并按按钮尺寸和设计指纹定制视觉语言。
keyword-research-and-clustering
用于内容策略的关键词研究、扩展与聚类技能：从种子词生成13个内容选题（6 Circles法），借助免费工具与社区挖掘扩展50–100个关键词，按语义与意图聚类并打分排序，输出内容队列与机会清单。
crafting-effective-readmes
该技能用于撰写或改进 README 文件，强调不同读者与项目类型需要不同的内容结构。它通过先确认任务类型（创建、添加章节、更新、审查），再按项目类型（开源、个人、内部、配置）选择对应模板与关键章节，帮助写出面向读者的 README。核心步骤包括识别任务、提出任务相关问题、按项目类型选用模板（如 templates/oss.md、personal.md、internal.md、xdg-config.md），并在草稿完成后补充可能遗漏的内容。所有 README 至少需要名称、描述、用法等基本章节，另提供章节清单、写作风格指南和引用材料指南等参考资料。
scientific-problem-selection
面向科研问题选择的对话式框架技能，基于Fischbach与Walsh的论文，帮助科学家构思课题、排查项目卡点并做战略决策，输出直觉激发、风险评估、优化函数、参数策略等9项能力及配套文档。
writing-artifacts
writing-artifacts 是一项写作产物存放约定技能，说明持久知识写入 $MERIDIAN_CONTEXT_KB_DIR、临时草稿写入 $MERIDIAN_CONTEXT_WORK_DIR，并提示项目结构以 AGENTS.md 为准。
reuse-scripts
PlayCanvas 技能：在自行编写行为逻辑前，优先复用已安装引擎自带的脚本与辅助模块。它指导开发者查找 scripts/esm 下的现成脚本、核心导出类与官方示例，并正确集成、配置和验证，避免重复造轮子。
research-expert
面向研究全流程的专家型技能，覆盖研究设计、实验随机化、统计分析与学术写作。提供样本量计算、t检验、ANOVA、回归、多重检验校正、效应量与文献管理等 Python 示例，适合需要规范方法与科研写作指导的场景。
add-effects
PlayCanvas 的 add-effects 技能，用于在 PlayCanvas 应用中添加视觉效果时，帮助在粒子系统、着色器代码块、运行时网格和后处理之间做出选择。