crash-out
一种“反幻觉”模式：Claude 先私下起草答案，然后转而专注于证明自己写错，用工具和证据逐条攻击草稿中的每个关键论点，只有经受住攻击的内容才被保留为最终答案。适用于事实性问题、研究、技术论断和调试结论等“自信的错误答案代价高于缓慢的正确答案”的场景。
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更新于 10-30 00:12
写作与研究
14,413 个结果
create-bug-report
用于在用户报告缺陷、准备提交 issue 或需要撰写结构化 bug 报告时，生成一份可复现、可执行的标准化缺陷报告，包含复现步骤、环境信息、预期与实际行为、严重程度和相关线索。
create-rfc
create-rfc 是一个用于生成结构化 RFC（Request for Comments，征求意见稿）文档的技能，适用于需要跨团队评审和达成共识的重大技术提案。当用户提出重大技术变更、撰写 RFC、发起设计评审或需要跨团队反馈时，该技能会引导完成从阅读项目上下文、确定 RFC 编号、澄清提案范围、调研设计空间，到起草 RFC、制定评审计划、写入文件并确认的完整工作流。RFC 比 ADR 更重，适合影响多个团队、引入新基础设施、改变核心抽象或影响范围较大的提案。文档包含状态、评审周期、摘要、动机、详细设计、迁移策略、运维考量、缺点、备选方案、未解决问题等章节，并给出 RFC 与 ADR 的选择标准、评审周期指南、写作质量规则和反模式。
synthesize-research
synthesize-research 是一个用于定性研究综合的技能：将访谈笔记、用户反馈、支持记录和问卷等来源做主题分析，产出带原话引用、主题聚类、JTBD 陈述、矛盾点与可执行建议的结构化研究文档。
paper-analyzer
Paper Analyzer 是一套用于深度批判性分析单篇论文的方法论技能，重点不是摘要，而是弄清论文实际证明了什么、提取关键数字，并把发现与用户的研究框架相连接。适用于给定 arXiv ID、URL 或标题后做深入分析、撰写相关工作、检验假设。
li-steam-market-research
Steam 独立游戏市场调研技能，支持指定类别 Top N 付费榜单的两阶段研究，以及单个游戏成功原因、团队经历、产品与短视频获客的深挖，并可生成面向美国小读者的英中双语 PDF。
literature-review
该技能用于系统性科学文献综述：整合多数据库检索、迭代分析与综合，产出结构化的报告。其核心要求是所有引用必须经过验证，禁止编造DOI、作者或书目信息，以确保科学诚信。适合需要全面整合领域知识、识别研究空白、追踪方法学演进、评估证据质量，或为论文、基金申请、学位论文撰写提供文献支持的科研场景。支持叙述性综述、系统综述、元分析和范围综述等类型，并强调使用PICO/PEO框架来构建研究问题、明确纳入排除标准、规划检索策略与文档记录。
literature-review
该技能用于开展系统性科学文献综述，整合多数据库检索、迭代分析与综合，生成结构化报告，并强制要求对每条引用进行验证，避免虚构文献。
cva-migrate
cva-migrate 是 joe-bell/cva 项目中的迁移技能，用于在 cva 各版本之间迁移项目。它先识别已安装版本与目标版本，再加载对应的精选迁移指南；没有精选指南的路线则自行研究发布历史。
domain-model
一个用于方案评审的 AI 技能：通过逐题追问，把计划与现有领域模型对照，统一术语，并同步更新 CONTEXT.md 与 ADR 等文档。
grill-with-docs
一个用于“拷问式”规划讨论的 AI 技能：围绕现有领域模型逐条质询你的方案，统一术语、记录长期决策理由，并把结论写回文档。
qiaomu-drama-generator
乔木短剧生成器是一个面向中文竖屏短剧创作的技能，可将一句话主题、粗略设定、已有大纲或前文剧本，转成可继续生产的分集大纲或正文剧本，支持续写、改写、优化、质检，以及品牌、银发、男频女频和海外竖屏短剧等场景。
notebooklm
NotebookLM 研究助手技能，用于在 Claude Code 中直接查询 Google NotebookLM 笔记本，获取由 Gemini 提供、基于来源并附带引用的答案。每次提问会打开新的浏览器会话，仅从用户上传的文档中检索答案，然后关闭。支持认证管理、笔记本库管理（添加、列表、搜索、激活、删除、统计）、提问接口和数据清理，所有脚本通过 run.py 包装器自动管理虚拟环境与依赖。
prompt-library
Prompt Library 是一个经过筛选的高质量提示词（Prompt）集合，灵感来自 awesome-chatgpt-prompts 与社区最佳实践。它提供可直接使用的提示词模板，涵盖角色扮演类提示（如“扮演 X”）、任务专用模板以及提示词优化技巧。适用场景包括：需要现成提示词模板、想要角色化提示词、寻找提示词示例或灵感、需要特定任务的提示词模式，以及希望改进自身提示词写法。内容按类别组织，包括角色类、任务类、分析类、创意类、转换类提示，以及思维链、少样本学习、人格模式、结构化输出等提示工程技巧，并附有提示词改进检查清单。
writing-skills
用于创建、编辑或验证 AI 技能（skill）的方法论工具，把测试驱动开发（TDD）应用到技能文档编写中，要求在写技能前先跑基线场景、观察失败、再编写并回测。参考资料来自 jpropato/siba 的 writing-skills。
etsi-drafting
用于按 ETSI 规范起草交付物文档的技能，涵盖文档结构、条款顺序、要求用语（shall/should/may）、图表与公式等约定，并提供各类 ETSI 交付物骨架模板与 Word 样式名映射。
article-extractor
从网页 URL 提取干净文章正文并保存为 Markdown 的技能，可去除广告、导航等杂乱内容，支持多工具回退与 Wayback Machine 备用方案。
field-survey
field-survey 是面向任意学科的自动调研技能：输入学科名称后，梳理学科分类体系并并行采集各方向权威书单，输出结构化分类文档与子目录骨架，默认还会对书籍做深度分析。触发词包括“调研XX学科”“XX学科调研”“survey XX学科”等。
lw-musical-theatre
面向剧场与音乐剧唱词写作的技能，聚焦“唱词”这一层：让歌成为动作而非停顿，让措辞贴合角色而非作者。含三条原则、角色区分、重复与押韵功能、歌与对白衔接、罪状自检清单，以及与流行歌词的迁移对照。
lw-song-intent
lw-song-intent 是歌词写作技能库中的动笔前硬门禁：必须填齐 plot_type、one_thing、to_whom、at_what_moment、anchor_object 五项，才允许写第一句词，用于避免 AI 写出的词缺乏选择、千篇一律。
lw-workflow
lw-workflow 是作词技能库（lyric-writing-skills）的入口与路由技能，负责把任何作词请求先分流到正确的子技能。它本身不产出歌词文本，而是产出一份 LYR-SPEC（词稿规格单），记录词稿、写作理由与检验方式。核心是第一个岔路口：先曲后词（已有旋律或命题作文）还是先词后曲（内容优先），两条路的数据方向相反，谁先做谁定、后做一方只读。技能给出两条流程的阶段表（立意、接规格、量句、写词、语言层检查、反对称、验收等），并提供全库边界表，把立意、结构、意象、押韵、叙事、普通话倒字、粤语协音、英文重音、日文モーラ、韩文收音、中国风、音乐剧、说唱、倒字检测、AI 味终检等分派到对应技能。它还定义 LYR-LINT 十条检查、对外接口（作曲编曲、声音、配乐、剧作）与共享字段规则。
mc-style-latin
拉丁风格层（Latin）是音乐编曲技能，用于在创作中区分Afro-Cuban、巴西和加勒比三个拉丁音乐家族，避免将它们混为一谈。该技能强调clave作为节奏语法，指导如何选择家族与支系、确定clave类型与方向、分配乐器角色、处理音区冲突，并提供移植到其他风格的判断准则。适用于需要准确运用拉丁节奏元素的编曲、制作和教学场景。
academic-cv-builder
学术 CV 构建与审核技能：用于博士申请、研究型硕士、奖学金、科研实习、RA 与实验室申请，帮助创建、修改或审查学术简历，把研究经历、方法、成果整理为可核查的证据。
applicant-profile-reader
一款学术申请资料阅读技能，用于读取用户的简历、成绩单、研究陈述、项目笔记等材料，整理成可复用的结构化申请人档案，供后续文书类技能引用，避免反复读取原始文件。