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更新于 10-31 00:15

写作与研究

14,481 个结果

aisafetyhot

aisafetyhot 是一个面向 AI 安全领域的公开 MCP 服务，用于检索近期 AI 安全资讯和精选论文链接。它通过 Streamable HTTP 连接 https://aisafetyhot.com/api/mcp，匿名访问无需密钥。匿名用户可获取最近 7 天内的新闻（含最多 160 字符摘要）以及最多 5 条近期精选论文标题和链接，并支持摘要级内容读取、新闻搜索、主题发现、热点事件与每日简报等功能。完整阅读、全文深度、周报/月报、历史版本及快照/变更模式需申请读取授权。公开接口有速率限制。

写作与研究6 次安装

ljg-plain

ljg-plain（白）是一个认知原子技能，用于把任何内容改写成聪明 12 岁孩子也能真正理解的白话文章。它不规定怎么写，只规定不能怎么写：口语检验、零术语、短词优先、一句一事、具体、开头给理由、不填充、信任读者、诚实。输出为 Org-mode 格式的连贯文章，正文无子标题，图表用纯 ASCII 字符，并按 Denote 规范生成带时间戳的 .org 文件存入 ~/Documents/notes/。适用于用户要求「白話說」「說人話」等场景。

写作与研究6 次安装

scribe

Scribe 是一个面向项目文档写作的技能，强调“先读代码、再写文档”：每一条关于代码行为的说明都必须能追溯到证据，并标注证据等级。适用于编写、审查、同步或从代码中提取文档，覆盖 README、API 文档、教程、操作指南、参考手册、ADR、变更日志、运行手册与代码内 API 文档等类型。它的核心做法是先勘察源码与公开接口，确定文档类型、目标读者与写作模式，再建立逐条声明-证据对照表（ledger），随后起草大纲与正文，最后做真实性核查与交付门禁检查。

写作与研究5 次安装

doc-coauthoring

Doc Co-Authoring 是一个用于协作撰写文档的结构化工作流技能。它把文档写作拆分为三个阶段：上下文收集、精炼与结构、读者测试。在上下文收集阶段，用户提供文档类型、受众、目标、模板及项目背景等信息，助手通过澄清问题补齐理解差距；在精炼与结构阶段，逐节进行头脑风暴、筛选、起草和迭代修改，先处理未知最多的核心章节，最后处理摘要；在读者测试阶段，用无上下文的“新读者”视角检验文档是否清晰、是否存在歧义或矛盾，并据此回修。该技能适用于撰写技术规格、决策文档、提案、PRD、设计文档、RFC 等，帮助确保文档在他人阅读（包括粘贴给 AI 理解）时仍然有效。

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wechat-toolkit

wechat-toolkit 是面向微信公众号内容创作的一站式工具包，由 Daniel Li 开发，集成搜索、下载、洗稿改写、发布四大功能模块，覆盖公众号内容创作全流程。工具通过 Node.js 脚本实现：搜索模块基于搜狗微信搜索按关键词获取文章列表并可抓取正文；下载模块输入公众号文章链接后自动保存 Markdown 与 HTML 内容、配图和视频；洗稿模块提供结构重组、语言改写、标题与开头改写、SEO 优化等改写策略，并附有 AI 痕迹识别清单；发布模块基于 wenyan-cli 将 Markdown 一键推送至公众号草稿箱，支持主题与代码高亮选择，以及视频嵌入。使用前需满足 Node.js ≥ 18、Google Chrome 等前置要求，发布功能需配置微信 API 凭证并将 IP 加入白名单。工具声明仅供个人学习使用，需遵守版权法规，并内置防封禁机制，不建议高频使用。

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humanize-writing

humanize-writing 是一个用于改写和润色文本的技能，目标是去除机器生成的生硬感，让文章、邮件或产品文案读起来更像真人写的。它从三个层面处理文本：词汇层面替换被过度使用的AI高频词（如 leverage、utilize、facilitate），句式层面调整句长与主动语态比例，语气层面加入个人视角和自然表达。改写在保留原意的前提下进行，并可针对博客、学术技术写作、邮件、营销文案等不同内容类型采用相应标准。技能自带AI用语黑名单、句式参考、节奏技巧和12项校验清单，便于逐步检查改写效果。文档也明确指出，法律文件、正式学术论文、技术规范和官方公告不应强行加入个性，只需删去明显的套话与冗余。使用方式包括：让AI分析现有文本、改写已有文本，或按该技能原则直接创作新内容。需要说明的是，资料未提供该技能的具体安装命令、支持平台、收费方式和运行环境等细节。

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liwc-psycholinguistic

LIWC 心理语言学分析是一种将语料词汇归入层级化心理维度（认知过程、社会动力、情感状态、生物需求、驱力、感知过程等）的方法，并计算各维度占比，以识别文本中占主导的语言语域。其核心原则是：词语是心理过程的窗口，但基于词典的分类只捕捉词级信号，而非语义级理解。例如“cut”一词无论指手术、预算削减还是影片剪辑，都会匹配到生物/身体类别。因此维度百分比应视为词汇构成的统计摘要，绝不能当作心理状态的直接测量。资料介绍了 LIWC-22（约 6500 条词典条目、118 个层级类别）及开源替代方案 Empath（约 200 类，与 LIWC 相关系数 r=0.90）、SEANCE（254 项指标，含否定与词性特征）和自定义词典方法。适用场景包括作者词汇的心理维度风格画像、识别主导语言语域、建立跨语料基线、为下游人格或声音建模提供输入特征。不适用于临床诊断、语料少于 500 词、非英语文本、需要语义语境理解、对人物品格做评价，以及机器生成或高度模板化文本。

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humanizing-bilingual-ai-writing

这是一个用于修订英文与日文 AI 生成文本（或带有 AI 语气文本）的技能，目标是让文字读起来像可信的人类写作，同时保留事实、意图、受众设定与双语对应关系。它给出了一套明确的工作流程：先识别文档类型、受众、语言以及英日两版是否为同一内容的配对版本；再提取不可更改的事实要素（名称、日期、数字、标题、具体主张、顺序、承诺、法律或医疗免责声明、引用证据）；把缺乏支撑的自我描述与营销宣称视为“语气”而非事实；若原文存在事实冲突，不做静默取舍，而是标记待确认。随后诊断常见 AI 信号，例如空泛的论点开场、为凑数而对称的列表、反复出现的 moreover/furthermore/in conclusion 与 まず/次に/さらに/最後に、夸张而含糊的形容词、对文档本身的元评论、过度平衡的模糊表述，以及日语中滥用 〜することができます／〜といえるでしょう／〜が重要です／〜において／〜を通じて 等。改写围绕意图展开而非逐句复述，可合并、删除、重排或拆分句子，并保留适度不完美：句长变化、直接动词、具体名词、领域化表达，但不添加错别字或强行俚语。英文规则强调直接、扎实、去掉填充语、不做同义词抛光；日文规则强调自然日语而非直译，减少僵硬名词化与模板句，保持文体一致；双语处理要求先对齐事实，再各自按语言规范修订，不强行句数对应。输出默认先给修订文本，再附简短说明或确认问题，并附验证清单与常见错误提醒。

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ascent-research

ascent-research 是一个命令行研究工具（CLI），用于构建可复现、图表丰富的研究报告，并为每个研究会话维护持久化的 wiki。它由 Claude Code 或 Codex 实例驱动，支持增量、可续跑的研究流程，可编排 postagent（HTTP API）与 actionbook（浏览器回退）等工具。该工具提供三种输入模式（HTTP API、浏览器回退、本地文件树）和三种输出形态（叙述式报告、实体 wiki、事件日志），并可选自主循环。安装需将 ascent-research、postagent、actionbook 三个二进制文件置于 PATH，数据默认存放于 ~/.actionbook/ascent-research/。

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ubiquitous-language

该技能用于维护 Activepieces 项目的领域术语与功能文档。它在 .agents/features/ 目录下为每个功能保存 Markdown 文档，并在提出任何新功能前强制执行功能重叠检测，避免重复开发。同时它建立并维护共享词汇表（GLOSSARY.md），统一领域术语，标记应避免的同义别名，并在发现歧义时向用户确认。适用于需要统一术语、构建领域模型或新增功能前的检查场景。

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