writing-great-skills
一套撰写与编辑 AI 技能(skill)的参考规范,讲解让技能行为更可预测的术语与原则,涵盖调用方式、描述写法、信息层级、拆分时机、精简去冗、引导词与常见失效模式。
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更新于 10-31 00:15
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一套撰写与编辑 AI 技能(skill)的参考规范,讲解让技能行为更可预测的术语与原则,涵盖调用方式、描述写法、信息层级、拆分时机、精简去冗、引导词与常见失效模式。
q-litreview 是一个用于起草或优化学术稿件中独立文献综述章节的技能,按理论框架与既有研究两个子部分构建递进论证,最终自然导出研究问题,并强调纯概念性、叙述性写作与密集引用。
智慧解码器是一个仅在被明确调用时才触发的技能,用于把佛学、哲学、心理学三大领域中的智慧讲透,并给出可执行的实践路线。它不自动触发,只有在用户显式说出“智慧解码”、输入“@wisdom-decoder”或“wisdom decoder”时才会启用。该技能在三大领域之间随机轮换,避免连续两次选择同一领域,并从满足实用性、深刻性、反直觉、系统性等标准中至少两项的主题中进行选择。内容按固定格式输出,包含核心解码、顶尖路线图、禁忌洞察、陌生视角四个模块,路线图分为入门、进阶、精通三个层次,要求给出今天就能执行的具体动作。禁忌洞察要求引用具体来源,来源分为顶刊论文、权威书籍或知名实验、公认大师语录三个可用等级,禁止使用无出处的“研究表明”。陌生视角要求从相隔较远的领域寻找类比,跨得越远越好。输出会使用去重子技能,保存历史文件并排除最近两条记录,输出到指定目录,文件名按日期与主题命名,总字数约1000至1400字,语言风格像给朋友讲清楚一件事。该技能禁止教科书式开场、只写“多练习”的空泛建议、无来源的惊悚断言以及其实是老生常谈的伪陌生视角,也禁止纯哲学空谈、政治敏感话题、宗教攻击或无来源的惊悚断言。
kero-research 是一个面向产品从零起步阶段的研究方法技能,目标是在设计任何东西之前先完成调研,并得出产品的一句话论点(thesis)。它强调用可核查的事实代替猜测:每条结论都附带来源,链接、应用商店页面、公开文件或任何一分钟内可打开核验的页面;无法核验的内容会被标注为“观点”。它要求在想象可能性之前先测量现状,包括客户今天在用什么、成本多少、谁在使用以及使用程度。数字必须带来源和日期,因为下载量、评分、价格、规模与收入会迅速过时。假设要写在它所影响的数字旁边,而不能混入数字之中。在竞争分析上,它主张读用户的评论而非只看评分:评分说明有多少人不满意,评论说明原因,反复出现的抱怨就是产品缺口。它要求观察最好的竞争对手已经免费验证过的模式,并区分付费者与使用者,因为很多产品失败是因为受益的人不是买单的人。它还强调寻找能重构话术的那个事实,以及注意哪些尝试已经失败及其原因(例如缺少付费方或维护者)。在排除任何想法之前先做调研,因为听起来被堵死的想法往往只是被假设堵死。最终输出为项目目录下的 docs/research.md,论点放在最前面,随后是带来源与日期的发现、通过用户视角解读的竞争情况,以及改变对话的那个事实。调研在论点成立、新来源只是重复已知信息时停止,并需说明读了多少来源及其类型。
该技能用于优化长上下文输入的编排:把关键事实放在开头和结尾(Section A/C),把次要或摘要内容放在中部(Section B),以缓解“Lost in the Middle”现象。它只生成结构化提示与调试信息,不直接运行模型。
用于为 Video.js 10 的组件与工具 API 生成 API 参考文档页面的脚手架技能。可校验 api-docs-builder 输出,并依据设计文档与关联 PR 补充上下文。
to-prd 是一个把当前对话上下文与代码库理解合成为 PRD 并发布到项目 issue tracker 的技能。适用于用户希望基于当前上下文创建 PRD 的场景。
从当前对话中提取 DDD 风格统一语言词汇表,标记歧义并提出规范术语,结果保存为工作目录下的 UBIQUITOUS_LANGUAGE.md,并在对话中输出摘要。
writing-plans 是一个用于在动手写代码前编写实施计划的技能:当已有 spec 或需求、尚未触碰代码时,把多步骤任务拆成可独立执行的小任务,包含精确文件路径、代码、测试与提交步骤,并假设执行者对代码库零上下文。
该技能用于创建新技能、编辑现有技能,或在部署前验证技能是否有效。其核心方法是将测试驱动开发(RED-GREEN-REFACTOR)应用到流程文档:先在没有技能的情况下用子代理运行压力场景观察代理失败(RED),再编写只处理这些具体违规的最小技能(GREEN),最后针对新出现的合理化借口堵住漏洞(REFACTOR)。技能适用于创建可复用技巧、模式或参考指南,帮助未来的 Claude 实例找到并应用有效方法。
doc-req-audit 是 aidoc-flow-framework 中的 REQ 质量门禁包装技能,先运行 doc-req-validator,再运行 doc-req-reviewer,最后生成供 doc-req-fixer 使用的合并审计报告。适合在生成 CTR/SPEC 前统一执行 REQ 质量检查。
doc-uxspec-fixer 是一个自动修复技能,读取最新的审查报告并据此修复 UXSPEC(用户体验规格)文档,处理结构性问题并支持迭代改进,属于 UXSPEC 质量改进环节。
面向系统性文献研究的编排工作流技能,通过内置 rp_* 工具链(Scopus + OpenAlex)完成检索、评估、引文遍历与综合,输出可追踪的研究会话文件。
cnki-export 是 research-claw 中的浏览器工具技能,用于从中国知网(CNKI)导出论文引文数据,并推送到 Zotero 桌面端或保存为 RIS 文件,也可输出 GB/T 7714 引用文本。支持单篇与批量导出。
cnki-paper-detail 是一个用于从知网(CNKI)论文详情页提取完整元数据的工具,属于 research-claw 项目下的 RC 浏览器技能。它通过浏览器自动化操作打开论文页面,并注入 JavaScript 函数解析页面 DOM,从而抓取标题、作者、机构、摘要、关键词、基金资助、分类号、期刊来源、网络首发状态、文章目录以及引用网络计数等信息。该工具适用于需要批量或结构化获取知网论文详细信息的场景,例如文献整理、论文信息归档或学术研究辅助。使用时需依赖 RC 默认托管的 Chrome 浏览器(CDP 18800),并可能遇到知网滑块验证码,需人工完成验证后继续。若 JavaScript 提取失败,工具还提供基于快照的降级解析方式。具体安装命令、收费模式及平台限制暂未提供。
一个面向智能体的学术论文检索与全文下载技能:支持 OpenAlex(默认免密钥)或 Scopus 检索,按 OA 直链、Unpaywall、Sci-Hub 分层下载 PDF,支持并发、按主题批量或按已知 DOI 下载。
arXiv Paper Processor 是一个用于系统化下载、解析和分析 arXiv 论文的技能,覆盖从按 ID 或检索获取论文、下载 PDF 与 LaTeX 源码,到结构化提取章节、公式、图表和参考文献的完整流程,适合文献综述、数据集构建与证据抽取等研究场景。
面向深度学习论文实现的学习指南,围绕带逐行注释的 PyTorch 论文实现仓库,整理 Transformer、ResNet 等核心架构的代码模式、训练实践与“从论文到代码”的方法论。
面向实证社会科学研究的技能,覆盖问卷方法、实验设计、定性方法与混合方法,用于社会学、政治学和心理学中的研究设计与数据分析。
research 是 will-ness-ai/skills 中的研究技能:在后台代理中针对问题检索高可信一手来源,并把带引用的调研结果写入仓库中的 Markdown 文件,适合需要边工作边让代理读资料、并将发现留档的场景。
用于足球分析的研究型技能:以项目方式记录问题、带理由的计划、运行门禁与证据台账,让每个数字可追溯。资料未提供定价与平台要求以外的具体效果。
奇幻世界构建技能,用于在创作奇幻小说时提供类型规范、魔法系统设计模式和世界构建框架。当用户提到奇幻、魔法系统或世界构建时启用。核心围绕 Sanderson 魔法三法则:读者对魔法的满足感与其理解程度成正比;限制比力量更有趣;添加新元素前先扩展现有元素。内容涵盖硬魔法系统(能量来源、使用规则、代价与后果、可能与不可能)与软魔法系统(保持神秘感,不解决主要冲突),以及地理环境、社会文化、三代以上历史深度、种族与生物设计等框架,并给出常见陷阱与信息揭示策略,可与 Novel-Writer 命令(/specify、/plan、/write、/analyze)配合使用。
故事一致性监控技能用于小说写作过程中自动检查角色、世界规则和时间线的一致性,在矛盾成为重大问题前发出警报,并可按严格程度配置检查范围。
写作风格探测器,可自动识别用户提到的写作风格关键词并加载对应风格指南,支持自然人声、文学、网文、古风、极简五类风格,适用于讨论小说风格与创作方向时使用。