ru-score
ru-score 是 ru-text 技能集中的俄语文本质量评分技能,按五个维度对俄语文本打分 0.0–10.0:排版、语言纯净度、语法、结构、面向读者的准确性,输出加权总分与具体问题。
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更新于 10-18 00:12
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ru-score 是 ru-text 技能集中的俄语文本质量评分技能,按五个维度对俄语文本打分 0.0–10.0:排版、语言纯净度、语法、结构、面向读者的准确性,输出加权总分与具体问题。
ux-research 是一个用于规划和执行用户研究的技能,聚焦生成式与探索性研究,覆盖研究问题框定、方法选择、招募、访谈执行、定性综合以及将发现转化为产品决策。该技能强调研究应产出决策而非仅做演示,适用于新产品或重大功能启动前的用户理解、问题诊断、机会假设生成、战略方向验证以及团队用户同理心建设。技能与具体技术栈和工具无关,提供六阶段框架:框定问题、选择方法、招募、执行、综合、沟通,并给出研究计划、访谈指南、发现文档等默认输出格式。
用于制定内容战略的 Claude 技能,覆盖编辑定位、内容支柱、格式、日历、治理与主题权威规划,适用于博客、知识库、营销站点、newsletter 和产品内容。
面向药品监管与审批信息的技能,用于查询FDA物质登记、ATC/EPC分类、EMA决定、仿制药状态、FDA橙皮书专利与独占期,以及说明书、临床试验和不良反应等信息,强调按司法辖区核实、查阅而非猜测。
一个编写清晰、易发现软件文档的技能,遵循 Eight Rules 与 Diataxis 框架,适用于创建 README、API 文档、教程等 Markdown 文档。
将网页 URL 转换为干净 Markdown 的技能,按域名选择抓取路由:通用网页与 X/Twitter 走 r.jina.ai,YouTube 走 defuddle.md,微信/知乎/飞书走专用抓取脚本,并支持失败回退。
一款专业文章写作流水线技能,引导作者从零散笔记出发,经六个步骤(需求简报→大纲→初稿→修订→审阅→润色)逐步产出完整文章,并通过阶段性文件保持全文连贯。
docs-page 是一个用于生成单文件三栏式文档页的技能:内联起始侧导航、可滚动正文、内联结束侧目录,适用于简述中提到 docs、documentation、guide 等场景。
Zotero 文献管理工具的 API 技能,可通过本地 HTTP 服务器(localhost:23119)与 REST API(api.zotero.org)执行文献导入、检索、集合与标签管理。支持由 DOI 批量导入 BibTeX、手写 BibTeX 导入,以及云端集合创建、条目 CRUD、附件上传与群组库操作。
该技能用于把当前对话中可复用的技术发现快速暂存到 Obsidian 知识库的 _raw/ 目录,便于之后正式归档。适合临时记录非显而易见的 bug、框架陷阱、API 意外行为、排查得出的修复或变通方案,目标在 60 秒内完成。
用于撰写和格式化架构决策记录(ADR)的技能,遵循 MADR 模板,并通过 Definition of Done(E.C.A.D.R.)标准检查完整性。
该技能用于通过 yt-dlp 提取 YouTube 视频的字幕文本、元数据与章节,并整理为带 YAML frontmatter 的 Markdown 文件,保存到 Obsidian 库(~/Brains/brain/)。适合需要把视频内容转成可检索笔记的用户,仅处理字幕,不下载视频或音频。
qiaomu-ai-prd 是一个用于生成 AI 可执行产品需求文档(PRD)的技能。它面向产品经理、人类开发者与 AI 编程助手,能把一句话产品想法、模糊的应用/网站/工具需求或功能概念,写成可直接执行的 PRD。该技能默认输出中文,按固定顺序覆盖 11 个必需章节,并在章节前提供不超过 10 行的「AI 速读卡」,便于实现型智能体快速理解产品。它会主动做出保守的产品判断,只在答案会实质性改变产品类别、平台、安全、法律风险、预算、数据归属或实现范围时才提问。输出中会区分硬约束、推荐默认与发挥空间,要求为每个模块提供 ASCII UI/状态图、正常流程、至少两条失败路径、状态、依赖和 1-3 个真实产品决策;并加入 2-4 个「超预期机会」。性能目标需给出数字、测量方法和降级阈值。第十一章以第二人称直接交给实现型 AI 助手,包含可运行或可手动验证的验收剧本。使用前需运行输出质量自检,若保存为文件则运行 scripts/lint_prd.py 并修复问题。支持深度模式、精简模式、前端视角、后端视角、移动优先、竞品深挖、商业化和开源友好等可选标签。该技能不发明竞品、API、平台或包的事实,无法验证的当前事实会标记为未知。
Linkfox AI 生文工具,调用大语言模型按提示词生成文本,支持图片与视频的图文结合理解。可选 GEM_3_FLASH(快速)与 GEM_3_1_PRO(高质量复杂分析)两种模型,采用异步两步调用,适合文案生成、翻译、图片与视频分析等场景。
plan-review 是 claude-gpt-workflow 中的技能,用于对计划文件进行对抗式迭代审阅。用户通过 /plan-review {计划文件路径} 触发,由 Claude Code 请求 Codex 独立评审并据反馈修订计划,循环至达成共识。
html-doc 是一个用于将已有的 Markdown PRD(产品需求文档)或技术设计文档渲染为精美静态 HTML 阅读视图的技能。它保持 Markdown 作为唯一权威来源,只改变呈现方式而不改变含义。该技能接受现有 Markdown 文件或精确的行内 Markdown,仅支持 prd 与 design 两种文档类型。生成前需具备 Python 3.11+、Pandoc 3+、Node.js 22.12+ 及 npm,技能目录内含锁定的 Mermaid 依赖树,首次渲染 Mermaid 前需运行 npm ci。工作流程包括读取并分类源文档、通过脚本生成候选 HTML、在真实浏览器中以桌面、平板、移动及 A4/US Letter 打印视图进行验证,并检查目录链接、键盘顺序、焦点指示、标题层级、DOM ID 唯一性、溢出、图表替代文本与无障碍控件、控制台错误、离线可用性以及内容与 Markdown AST 的一致性,最后原子化地完成安装或丢弃候选文件。最终页面使用语义化 HTML、内联 CSS、无运行时 JavaScript,包含响应式与打印样式,并将校验过的 Mermaid SVG 以 base64 图片嵌入,同时在折叠控件中保留原始源码。
Denario 是一个多智能体 AI 科研辅助系统,可自动化从数据分析到论文发表的研究流程,涵盖假设生成、方法设计、计算实验与 LaTeX 论文撰写,基于 AG2 与 LangGraph 构建。
将 PRD 拆分为可独立认领的垂直切片(曳光弹)任务,并写成 issues/ 目录下的本地 Markdown 文件。适用于把产品需求文档转成任务清单的场景。
Decodie 的 Ask 模式技能:针对 .decodie/ 目录中已有的学习条目提问,结合条目内容与实时源码上下文给出更深入的解释。只读,不生成新条目。
用于在 Hugging Face Hub 上发布、索引和管理研究论文的技能:支持从 arXiv 索引论文、将论文链接到模型/数据集/Space、认领作者身份、管理论文可见性,并可按模板生成研究文章与转换 HTML。
Decodie 的 Explain 模式,用于解释用户选中或粘贴的代码:说明其作用、工作方式、潜在问题与改进建议。默认仅在聊天中输出,不写入磁盘,仅当用户明确要求保存时才写入 .decodie/ 目录。
用于创建、编辑和验证 AI 智能体技能(Skill)的写作指南,将测试驱动开发(TDD)应用于流程文档:先写压力测试场景观察失败,再写技能文档,最后验证并堵住漏洞。
WooCommerce 面向用户界面文案的写作规范技能,用于撰写 UI 文本、标签、按钮和提示消息时统一风格,核心要求是使用句首大写(sentence case)而非标题式大写,并保持简洁、面向操作、清晰一致。
ToolUniverse 的观察性流行病学分析技能,按 PECO 框架从研究问题出发,用 Python 完成数据获取、描述统计、回归、敏感性分析与生物学解释,产出可发表的统计报告。