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更新于 10-30 00:12

写作与研究

14,413 个结果

docs-seeker

docs-seeker 是一个面向技术文档检索与分析场景的技能,通过多种策略帮助查找并整理库、框架或网站的技术文档。其核心思路是优先寻找符合 llms.txt 标准的 AI 友好文档,尤其是通过 context7.com 的地址模式访问;若找不到,则转而分析 GitHub 仓库(借助 Repomix 将整个代码库打包成便于 AI 读取的单一文件),或派出多个 Explorer / Researcher 智能体并行探索分散的官方文档、教程与社区资料。该技能会区分用户请求的是 GitHub 仓库还是网站,并支持按主题检索(通过 ?topic= 参数)、按版本处理(默认最新,也可指定版本),最后按统一格式输出文档来源、关键信息、附加资源与注意事项。适用于需要快速获取某个库或框架的安装、配置、API、示例与最佳实践等资料的场景。使用前需要具备网络检索与抓取能力、可运行 npm 安装 repomix,以及能够并行调度智能体。资料未提供收费、价格、平台兼容性与具体效果数据。

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ja-explainer

ja-explainer 是一个用于以日语撰写论文或文章摘要与解说文档的写作规范技能,名称中的“ja”指日语。它依赖 documenting-with-sources 与 writing-quotation 两个技能,规定文档应遵循的结构与书写规则。该技能区分 summary(要点总结)与 details(详细解说)两种粒度,若用户未指定,应先询问。文档默认输出到项目根目录下的 reports/ 目录,不存在则创建;也可由用户指定输出路径。每次生成文档后需向 history.jsonl 追加一行 JSON 记录,包含创建日期、文档标题、文档绝对路径和原文 URL。

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content-research-writer

content-research-writer 是一个面向长文写作的协作技能,帮助用户完成研究、列大纲、起草与改稿,同时保持作者本人的语气与风格。它可用于撰写博客、文章、newsletter、教程、思想领导力文章、案例研究以及带来源的技术文档。主要能力包括:协作式大纲搭建、资料检索与添加引用、开头钩子改进、逐节反馈、文风保留、引用格式管理以及多轮迭代打磨。使用时建议为每篇文章建立独立文件夹并创建草稿文件,在该目录中启动 Claude Code 后按“先列大纲、再研究加引用、改进钩子、逐节评审、整体润色”的流程推进。资料未提供该技能的安装命令、收费方式或具体平台限制等信息。

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