content-repurposing
面向编辑与内容团队的内容再利用方法，把一篇长内容改编成博客系列、邮件序列、社交帖、播客、视频短片等多种格式，强调按媒介适配而非重复群发。
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更新于 10-18 00:12
写作与研究
13,602 个结果
document-writing
该技能提供英语、日语和繁体中文的正式文档与文章写作规范指导，涵盖学术论文、商业报告、技术文档、随笔等多种文体。内容按语言分别说明修辞结构、组织模式、文体特征、语气语域、排版格式与常用表达，并给出英日中各一段写作示例及质量检查清单。适用于需要按特定语言惯例撰写或润色正式文档的场景。翻译工作流请参考 translation-expertise 技能。
writing-dna-skill
writing-dna-skill（写作蒸馏器）是一个用于从作者、账号、品牌或出版物的历史文章中提炼可复用写作风格的分析工具。它要求收集至少 20 篇完整文章作为语料，通过元数据标注、脚本统计和人工深度阅读，从六个层次进行蒸馏：L1 表层语言（词频、句长、标点、修辞）、L2 文章结构（开头 hook、正文架构、结尾收束）、L3 选题逻辑、L4 素材策略、L5 认知框架、L6 视觉风格（配图策略、排版格式、色彩使用）。最终整合为 Writing-DNA.md，用于理解、复刻或对比不同作者的写作风格。按该 DNA 写作时，需先读取全部蒸馏产物和 5 篇相关原文，再按优先级规则下笔，写完后可用 lieflat-less-ai-tone 规则清理 AI 痕迹。支持中英文产物，中文使用 templates/author-corpus/zh/，英文使用 templates/author-corpus/en/。
script-writing
面向小红书视频、直播与图文轮播的脚本撰写技能，帮助规划叙事结构、设计开头钩子、控制节奏并设置行动号召，以提升完播率与互动。
voice-to-article
voice-to-article 是一个把语音备忘转成已发布 SEO 文章的技能流程：用户通过 Telegram 发送语音备忘，技能负责转录、结构提取、语义关键词研究、用 DeepSeek 生成 HTML 文章，再经 SCP/SFTP 部署到博客，并完成 sitemap、首页卡片、内链、搜索引擎 ping 与 HTTP 200 验证。它强调保留作者原声、文章与 FAQ 结构化数据（JSON-LD）一致，以及把转录内容当作不可信数据、密钥不硬编码等安全实践。
lit-review-assistant
该技能面向经济学研究者，帮助开展文献综述工作：定义研究问题与范围、构建检索策略、逐篇整理论文摘要，并综合归纳研究共识、分歧与空白。它提供结构化的论文摘要模板、文献综合模板，以及 Google Scholar 检索运算符与引文网络构建建议。
requirements-specification
用于需求收集、用户故事编写、验收标准定义与范围管理的技能，可把客户洞察转化为清晰可执行的规格说明，涵盖INVEST用户故事、BDD验收场景、需求文档结构与MoSCoW范围管理。
latex-tables
latex-tables 是一个用于生成 LaTeX 表格的技能，基于现代 LaTeX3 的 tabularray 宏包，支持固定宽度列、精确列对齐、复杂表格布局，并可从 tabular/tabularx/longtable/booktabs 迁移及排查表格溢出问题。
research
research 是一个用于调查开放性问题并返回有依据、标注来源结论的技能。它适合在下一步依赖未知信息时使用，只做研究，不负责实现，deep-dive、sciomc 和 autoresearch 也会路由到这里。
pronunciation-specialist
这是一个用于歌词创作流程的发音风险扫描技能，主要服务于 Suno AI 音乐生成场景。它会在 lyric-writer 与 lyric-reviewer 之间被调用，自动扫描歌词中的同形异义词、技术术语、专有名词、缩写和数字，标出 Suno 可能读错的单词，并给出音标拼写修正方案。对于歧义词（如 live、read、lead）会先向用户确认读音，对技术术语和缩写则直接自动修改。若输入为纯音乐曲目（instrumental），则跳过扫描。最终输出可直接交给 suno-engineer 的干净歌词。
md2word
将 Markdown 转换为符合中文排版标准的 Word 文档的技能，支持法律、学术、报告、书籍出版等多种预设格式，可处理图片、SVG、Mermaid 图表、脚注与表格，适用于正式文档、论文和报告的规范排版转换。
nsfc-research-foundation-writer
用于 NSFC 标书“（三）研究基础”写作与重构的技能，同步编排“工作条件”和“研究风险应对”，以证据链、条件对位和风险预案证明项目可行。仅写入 extraTex/3.1.研究基础.tex 与 extraTex/3.2.工作条件.tex 两个文件。
communication-storytelling
将分析、数据和复杂信息转化为面向高管、客户、投资人等特定受众的清晰且有说服力的叙事，基于标题、要点、证据、行动号召的结构框架，帮助用户写出有故事弧线的沟通内容。
researchkit
researchkit 是一个用于技术决策调研的技能：针对“该用哪个 / 该选哪种方案”的问题，枚举可信选项，依据一手来源（官方文档、源码、规范、一方 API、维护者基准测试）逐项调查，在真正重要的约束上做比较，并给出带引用与日期的推荐结论。它面向决策调研，目标是可执行的选型，而非中立的笔记堆砌。它先于规划阶段运行，回答“Drizzle 还是 Prisma”“这个负载用哪个队列”“这里用 REST 还是 gRPC”等问题，再把选定的方向交给规划步骤。它明确不做两件事：不做中立记录者（始终以推荐收尾），不做代码库内调研（只调查外部工具、库、服务与方案）。它绝不通过写代码、跑代码或搭脚手架来验证假设，不写原型、不做基准测试、不执行安装。
linkfox-zhihuiya-description-data-translated
该技能用于从智慧芽（PatSnap）数据服务获取翻译后的专利说明书（描述）全文，支持翻译为中文、英文或日文。用户可通过专利 ID（patentId）或公开号（patentNumber）查询，单次最多可批量查询 100 件专利。当原专利说明书无法获取时，可选择用同族专利的说明书替代。该技能提供 API 端点调用与 Python 脚本两种使用方式，脚本支持本地缓存与结果落盘。按返回数据条数动态计费，消耗算力较多，使用前需提醒用户确认。
article-icons
Article Icons 是一个为文章（Markdown、HTML 等）添加图标（icon）的技能，图标来源于 itshover.com/icons。itshover 以 shadcn registry 组件形式发布 263 个图标，该技能会下载图标并将其转换为干净的静态内联 SVG，可直接放入 Markdown 或 HTML，无需 React、无需动画、无需构建步骤。使用时通过 /article-icons <file> 触发，也可用“给这篇文章配图标”“add icons to this article”“illustrate with icons”等说法调用。技能包含脚本 scripts/fetch_icon.py，用于获取图标并向 stdout 输出静态 SVG，支持 --size、--color、--stroke-width 参数，并提供 --list 与 --search 用于查询图标名称。工作流程包括阅读文章、规划图标映射、与用户确认、获取并嵌入 SVG、最后验证。适用于为技术文章或文档配图，但需要网络访问 itshover.com。
news-aggregation
News Aggregation 是一个多源新闻聚合技能，用于从多个新闻站点与聚合器收集最近新闻，将相似报道合并为简短主题，并在每个主题下列出所有主要来源链接。默认时间窗口为最近 3 天，除非用户另行指定。它适合需要从众多媒体获得一份简洁简报、需要去重覆盖、以及需要来源透明（展示全部原始链接）的场景。基础 RSS 工作流无需 API 密钥，依赖 Python 3.10+ 及 feedparser、python-dateutil，也提供 Node.js 快速抓取与分组示例。
project-architecture-report
project-architecture-report 是一个用于生成独立 HTML 项目架构报告的技能。它先运行自带的项目清单脚本，再结合本地文档与项目原生信息，梳理代码库结构、运行流程、依赖、数据模型、代码清单、痛点与后续需求，最终输出一个不依赖外部资源、带有目录与可扫描表格卡片的 HTML 报告，帮助读者快速理解项目现状。默认报告路径为 .scratch/project-architecture-report.html。报告需包含概览、架构图、运行时流程、数据模型、依赖、代码清单、痛点、需求地图和附录等章节。
scientific-paper
该技能用于按照严谨的研究方法论，以 LaTeX 撰写和编辑科学与学术论文。当用户要求撰写、编辑、扩写、组织结构或完善论文时使用。其核心理念包括：先理解再写作、以严谨性优先于篇幅、语言精确、可复现、学术诚实、以沟通为目的而非炫技。技能提供从问题定义、文献综述、方法论、推导、分析讨论到写作润色的六阶段研究工作流，并规定 LaTeX 文档设置、数学排版、定理环境、表格等标准，以及写作质量规范、编辑与新建论文的工作流程和质量检查清单。
content-writer
content-writer 是 nowork-studio/notfair-plugin 提供的一个内容写作技能，用于撰写符合 SEO 优化的博客文章、落地页以及进行内容改进，遵循 Google 的 E-E-A-T 与 Helpful Content 指南。该技能可处理新内容创作等任务。其规范工作流要求先完整阅读 ../../seo/content-writer/WORKFLOW.md，再将其作为当前工作流执行，并将该文件中的所有相对引用解析到 ../../seo/content-writer/ 目录下。
research-methodology
该技能用于将研究问题匹配到合适的研究设计、抽样策略或效度控制方法，并在研究问题陷入瓶颈时提供创造性的重新框架思路。它涵盖研究问题分类（探索性、描述性、比较性、关系性、因果性、机制性）、定量与定性及混合方法的设计专长、效度与质量控制，以及假设反转、第一性原理拆解、跨领域类比等创造性重构手段。输出格式包含分类、推荐方法、理由、参与者、程序、分析、效度评估与局限性。
investment-research
一个面向 Codex/Claude 的投资研究技能框架，按巴菲特、芒格、段永平、李录四位大师方法论，对公司做七模块系统化分析：数据收集、生意本质、护城河、逆向风险、管理层、文明趋势、估值与安全边际，并强制用本地工具做数据交叉验证与终值估值审计。
journal-meta
journal-meta 是一个用于论文元数据查询的技能。它能把单个论文标识符解析为完整元数据记录，支持 DOI、PMID、arXiv id、OpenAlex id 或标题作为输入，自动识别类型。主要数据源为 OpenAlex（免费、无需 API key），Crossref 作为 OpenAlex 未收录 DOI 的回退来源。返回字段包括标题、作者列表、第一作者、通讯作者、发表日期、年份、期刊、期刊缩写、影响因子及其来源与年份、卷期页、DOI、PMID、OpenAlex id、ISSN、类型、是否开放获取、被引次数和摘要。期刊缩写与影响因子可通过已安装的同系列技能 journal-abbrev 和 journal-if 增强，否则自动回退到 AbbrevISO 与 OpenAlex 的 2 年平均被引度（近似 IF）。强调必须通过 journal_meta.py 解析，不得编造作者、通讯作者、日期或影响因子。
book-writing-workspace
用于创建和维护可复用技术书籍原稿工作区的技能，包含目录结构、写作智能体、说明、评审规则，并可选支持 Markdown 转 Re:VIEW 与 PDF。