write-research
write-research 是一个用于撰写研究笔记的技能：围绕一个为决策提供依据的问题，梳理可选方案与证据，但不做决定。笔记包含 Question、Findings（R-NNN）、Open questions、Recommendation 四部分，强调引用或省略、标注置信度与 [unconfirmed]，产物放在 ~/.agents/artifacts/<workspace>/。
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更新于 10-30 00:12
写作与研究
14,444 个结果
write-spec
write-spec 是一个用于撰写或修订规格说明（spec）的技能：把意图写成可验证的需求，而非实现细节。适用于被要求编写规格、需求或验收标准时。
sus-research
sus-research 是一套以证据为核心的决策研究技能：锁定决策、范围与反转证据，按来源能力匹配证据并标注置信度，输出可追溯的研究产物与建议。
autoresearch-loop
autoresearch-loop 是一个与领域无关、由指标驱动的迭代改进闭环，将 Karpathy 的 autoresearch 泛化为可由智能体执行的「发现度量 → 提出假设 → 试验 → 保留或回退」流程，并维护尝试、保留、丢弃与已实现的明细账本。
grammarly-api-reliability
只读、仅元数据的 Grammarly 异步任务回执分析技能：对脱敏 JSON 回执做有界分类，不调用 Grammarly、不上传文本、不读取响应体、不创建令牌、不重试请求。
wjs-explaining-tv-slang
一个用于解释美剧、英剧或电影台词、口头语、俚语与网络梗的中文技能，强调说明这句话在实际语境中“在干什么”，并标注语气、冒犯度和可用场合。
outliner
科技专栏提纲生成技能，接收文章、推文、视频文稿等素材，先保存并调用 content-analyzer 分析，再生成 3-5 个差异化写作提纲方案（必含故事驱动型），每个方案存为独立文件供用户选择。
exa
Exa 是一个基于 Exa.ai 神经语义搜索的技能，面向 AI 消费优化，适合按含义而非关键词进行检索，可用于查找学术论文、相似内容、公司调研与代码上下文。
writing-plans
writing-plans 是一个用于编写可执行实施计划的技能，强调把工作拆成 2-5 分钟的细粒度任务，并精确到文件路径与行号，适用于功能开发或修复的落地规划。
mockumentary-characters
这是一个用于伪纪录片（mockumentary）角色开发的 Claude 技能，帮助编剧创作带有采访式人物独白、喜剧盲点和群像互动关系的角色。核心原则是“真诚落差”：角色如何看待自己与观众如何看待他们之间的差距，正是伪纪录片喜剧的引擎。工作流分为五步：定义自我形象、定义现实、创建采访独白声音、定义角色关系、设计角色弧线。还包括群像设计指南和输出格式规范（保存到 characters/[character-name].md），并给出吹牛者、过度分享者、表演者、否认者等独白范例。
ai-writing-tropes
ai-writing-tropes 是一项用于识别并消除文本中常见 AI 写作套路的技能。它适用于起草、编辑或审阅文字的场景，目标是避免那些让人一眼看出“机器生成”的可预测模式。该技能整理了一份 AI 写作模式清单，覆盖用词、句式、段落结构、语气、格式和整体构图六个类别。核心观点是：单个模式偶尔出现一次也许无伤大雅，问题在于多个套路同时出现，或同一套路在全文中反复使用。使用流程为：先完成草稿，再对照各类套路清单检查，发现模式后重写相应段落，最后通读全文评估模式密度，认为少量可接受、成簇则不行。它提供了用词、句式、段落、语气、格式、构图等细分参考文件的指向，并附有一份交付前的快速自查清单。资料未提供该技能的收费、价格、具体平台支持或详细安装步骤。
field-books-survey
Field Survey 是一个学科全景调研技能：输入学科名称后，自动梳理学科分类体系，并行采集各方向权威书单，输出结构化分类文档和子目录骨架，并可默认对书籍做六维度深度分析。触发词如“调研XX学科”“survey XX学科”。
lw-ai-tell-audit
歌词 AI 味诊断（AI-Tell Audit）是一个用于歌词交稿前的终检技能，属于 lyric-writing-skills 库。它针对 AI 生成歌词的典型问题，提出核心命题：AI 写的词不是用词不好，而是「没有人做过选择」——四段词语法正确、押韵工整、意象丰富，却可以属于任何一首歌。该技能提供八条可枚举的 AI 味症状清单，逐条打勾而非凭整体印象判断，其中六条可自动计算（抽象名词统计、每段字数方差、副歌文本 diff、韵脚词频等），两条为半自动。技能还给出三条最致命症状、四个可人工快速粗筛的指标、与 LYR-LINT 的分工说明、全过仍像 AI 时的四个征兆与更狠的测试，以及症状到具体 skill 的整改路由和交稿前清单。
lw-japanese
日本语歌词写作的“日文层”技能，专注日文的拍数（モーラ）、音高重音与符割り如何与音乐咬合。计数单位为モーラ，而非假名或音节，并给出英文词混入日文歌时的音节换算铁律。
lw-tone-check
lw-tone-check 是歌词写作技能库中的普通话倒字检测器，用于找出旋律走向与字调相冲突、可能被听成别字的位置。它给出可计算的倒字风险与倒字率，但只是提示工具，不是过与不过的判决。
google-cloud-docs
面向 Google Cloud 官方文档查询的技能，通过 Google Developer Knowledge REST API 检索与合成官方文档内容。支持问答合成、文档分块搜索和单篇或多篇文档读取，返回带引用的 Markdown 内容，适合需要权威云文档依据的开发场景。
dialogue
Dialogue 是一个面向小说创作者的对话诊断技能，用于定位对白平淡、角色声音雷同、缺乏潜台词等问题。它按文本、潜台词、语境三层分析，并给出改写方向。
drafting
用于诊断写作起步与初稿停滞问题的技能，帮助作者识别卡住原因并继续产出文字。核心原则：初稿是发现而非誊写，先完成再修改。
story-sense
Story Sense 是一个故事诊断技能，用于判断任何故事当前处于什么状态、最需要补什么。它按症状把写作卡点归入若干状态，并推荐相应框架，不替作者写故事或做创作决定。
writing
该技能用于生成学术论文、文献综述、基金申请书、临床报告等科研文档，配备真实可验证引用、LaTeX排版与自动质量检查，默认输出LaTeX与BibTeX格式。
x-content-archetypes
x-content-archetypes 是一个用于审计 X（推特）内容结构与预测单条帖子传播上限的技能。它按“读者拿到后能做什么”把内容分为资源入口型、工具教程型、AI 工具发现型、普通表达型四类，并借助中位互动数据帮助判断内容方向问题。
x-four-saves
用于发帖前对内容做价值自检的模型：判断一条内容能否帮读者省搜索、省理解、省试错、省表达中的至少一步，从而决定是否值得发布，并给出改造建议。
x-three-translations
把产品公告式、能力式、结论式表达改写成读者能拿走的外部语言的写作方法。按“发布→帮助、能力→场景、结论→证据”三次翻译已有初稿，适用于推文、功能介绍等场景，不负责从零起草。
goalpro
GoalPro 是一个用于生成高质量 Goal Prompt 与 Loop Prompt 的技能：把模糊、战略性、多步骤或易跑偏的请求整理成可执行、可验证、可暂停且带时间参数的目标契约，并产出交付后持续进化用的循环提示词。