objectstack-query
ObjectStack 的 ObjectQL 查询技能，用于构造过滤、排序、分页、聚合、关联展开与全文搜索等查询。引擎调用以 object 为首个参数，支持 find/findOne、aggregate、count 及 REST 的 findData。
Skill 广场
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更新于 10-18 00:12
写作与研究
13,614 个结果
paper-spine-intake
PaperSpine Intake 是 PaperSpine 工作流中的配置收集步骤，用于在正式开展论文改写工作前收集用户选项并生成配置文件。它会在指定输出目录下创建 paper_rewriting_output/paper_spine_config.json 与 paper_spine_config.md 两个文件，用作文档化的配置结果。该步骤通过命令行向导（真实终端 TUI）与用户交互，支持方向键切换选项、左右键切换字段、回车编辑确认、S 键保存，必要时回退到编号菜单，并在最后提供复核与编辑界面。收集的配置项包括：工作流（rewrite_existing 或 build_from_materials）、场景（journal、conference、report_review、competition）、模型档位（flash 或 pro）、输出语言（en 或 zh）、目标名称、材料目录、草稿路径、用户动机、官方链接、特殊要求、Word 输出、翻译包、参考文献模式、参考路径和引用目标数量等。它被设计为内部步骤，应通过 /paperspine 命令自动触发，而非由用户手写 JSON 或逐项在聊天中输入。在 Claude Code 中不应直接从 agent 的 Bash/工具调用运行该向导，因为该执行环境可能不支持标准输入而导致挂起，需使用启动脚本的绝对路径。
kicad-file-format
KiCad 8.x S-expression 文件格式参考，本技能说明如何读写 .kicad_sch 原理图与 .kicad_pcb PCB 文件，涵盖语法结构、符号实例、连线、标签、封装、走线、过孔、铺铜等元素的表达方式与解析要点。
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。
brand-voice
用于在 AI 辅助写作中保留真实品牌声音的技能，基于“声音保留法”，适合撰写面向客户的内容、营销文案或沟通稿，也适合 AI 输出显得泛化、企业腔或缺乏个性时使用。
discovery-research-synthesis
面向产品经理的研究综合技能：把客户访谈、支持工单、销售通话、问卷与应用内反馈等研究素材，整理为可驱动产品决策的洞察，强调从素材到标签、聚类、命名模式、推导产品含义与决策输入的完整流程。
documentation-strategy
这是一个用于为团队或产品设计并运行文档体系的技能。它帮助决定哪些内容需要文档化、放在哪里、由谁负责以及如何保持更新，且不依赖特定技术栈。适用于内部团队文档、产品文档、运行手册、README 和知识库。该技能基于 Diátaxis 框架将文档分为参考、操作指南、解释和教程四类，并按受众和重要性分为客户面向、跨团队、团队内部、个人草稿和自动生成五个层级，提供从审计现状、分类分层、识别缺口、清理冗余、选择存放位置、明确归属、设定维护节奏到衡量效果的完整工作流。
researchers-legal
这是一个面向纪实音乐项目的法律文献研究技能，用于围绕专辑主题检索和整理法院文书、起诉书、认罪协议与量刑记录。它提供法律领域的研究方法、来源优先级和输出格式，帮助从案件材料中提取时间线、关键人物、具体金额、法定罪名和可引用原文，并标注需要人工核实的内容。适用于专辑涉及法律程序或刑事案件时的资料调研。
cs-domain
cs-domain 是 CodeStable 体系中的领域模型维护技能，用于记录术语、编写 ADR 决策记录以及管理单/多 context 拓扑。触发场景为记决策、加术语、拆 context、维护 CONTEXT/ADR，不用于功能实现、对外文档、大需求拆解或需求澄清。
technical-documentation
该技能用于构建、审查和审计技术文档及智能体指令文件。它覆盖产品文档、贡献者治理文件和智能体指令文件，正文遵循简化技术英语（ASD-STE100），使读者或智能体不会误读。通过分片、对抗性检查和并行修复，审计可扩展到包含数百页的文档树。支持构建、审查、审计、重写四类任务，并区分棕地（现有产品/代码库）与常青（长期准确可复用）两种意图。
fcode-i18n
Factorial Code 的工作区多语言方案：每个语言一个 i18n/<locale>.yaml 翻译文件，由 CLI 同步；提供 fcode.i18n 助手在代码与表单 schema 中按执行语言解析键值。
anthropic-prompt-engineer
用于编写与优化 Claude 提示词的中文介绍：该技能基于 Anthropic 官方提示工程方法，帮助从需求生成新提示词或改进现有提示词，适用于 Claude 4.x、Sonnet、Opus、Haiku，强调结构化、示例与输出格式，减少幻觉和不一致输出。
technical-writing
这是一个面向中文内部技术写作的技能，用于撰写或修订技术方案、评审稿、架构说明和分享文稿。它强调把背景、猜想、证据、抽象和实现影响面讲清楚，语气平稳、判断有据、段落可顺着问题阅读。技能给出了适用与不适用场景、核心立场、推荐结构、语言规则、黑话清单、证据优先写法、读者视角解释、大量改写示例、列表与引用用法、模块级写法、语气校准和交稿检查清单，并提供了收到草稿时的默认处理流程。
grounded-citations
Grounded Citations 是一个为答案和文档提供可验证引用来源的技能。它要求每一条来自外部来源的陈述都带有行内编号引用，并附上 Perplexity 风格的 Sources 列表。该技能通过一个账本脚本（sources.py）管理 URL 到编号 [n] 的映射，确保编号和 URL 来自检索结果而非模型记忆，模型只输出被赋予的小整数。对于高风险工作，同一账本还可充当事实核查链：为每个来源附加逐字引文（除非引文逐字出现在抓取页面文本中，否则被拒绝），来自模型知识的陈述标记为 [unverified]，verify --evidence 会让任何引用来源缺少证据的草稿失败。该技能覆盖聊天回答、书面文档（markdown、PDF、docx、幻灯片）和研究报告，不覆盖学术 BibTeX 流程。
documentation-writer
documentation-writer 是一个专注于软件文档写作的技能，定位为「Diátaxis 文档专家」。它依据 Diátaxis 框架（https://diataxis.fr/）的原则与结构来指导技术写作，围绕四类文档展开：教程（Tutorials）、操作指南（How-to Guides）、参考（Reference）和解释（Explanation）。技能强调清晰、准确、以用户为中心和一致性，要求每一份文档都能帮助特定用户完成特定任务。其工作流程为：先确认需求并提出澄清问题，明确文档类型、目标读者、用户目标与范围；再提出详细大纲并等待确认；最后以 Markdown 生成完整内容。它还会在用户提供其他 Markdown 文件时参考其既有语气、术语与风格，但不会未经要求复制内容，也不会主动查阅外部来源。
writing-issues-and-prs
该技能用于撰写、编辑、审阅和改进 GitHub、GitLab 上 issue、pull request、merge request 以及工作项（work item）的简洁标题、正文和评论。它强调平台中立，除非用户或上下文需要特定平台术语。技能提供按场景（如缺陷报告、功能请求、PR/MR、工作项、评审评论）的起始结构参考，但强调这些大纲只是示例而非固定模板，应优先使用仓库或跟踪器自带的模板。写作原则包括：简洁、准确、结构良好、有洞察力，语气冷静自然；明确陈述问题、请求或目的，解释其重要性，并包含具体证据。英文写作遵循 The Elements of Style、The Sense of Style 和 Chicago Manual of Style，并将其语言无关规则应用于任何语言的文本。格式规则包括：中英文之间加空格；无序列表使用“- ”而非“* ”或“+ ”；斜体用 _斜体_，粗体用 **粗体**；列表项若全为片段则省略句末句号，若任一项为完整句子则所有项均加句号；不使用水平分隔线；issue 和工作项标题使用句子大小写（仅首词大写）；PR/MR 标题使用 Conventional Commits 格式；正文标题按层级顺序使用，不使用 h1，不编号标题。
Knowledge Base Builder
Knowledge Base Builder 是一个用于构建和维护 AI 可访问知识库的技能，帮助把项目文档、代码注释、决策记录等分散信息整理成结构化知识，供 AI 智能体查询使用。
Technical Writer
Technical Writer 是一个面向开发者和终端用户编写技术文档的技能，帮助把复杂的技术概念转化为清晰、易读的文档。它专注于创建 API 文档、用户指南、README 文件、教程和参考材料，在技术准确性与可读性之间取得平衡。适用于记录代码库、软件产品、系统架构或流程，遵循行业在结构、格式和内容组织方面的最佳实践。适合软件开发人员、DevOps 工程师、产品经理和技术团队使用，帮助产出技术与非技术受众都能理解和使用的文档。
paper-write
本科与硕士学位论文全流程撰写辅助技能，覆盖大纲审核、结构仿写、参考文献、润色、缩写扩写、防 AI 检测、翻译与结构化信息提取等环节。可按理工科与文科分别处理：理工科支持绪论、摘要、实验章节仿写与实验章节润色；文科支持绪论、摘要、文献综述、案例分析、对策建议仿写及文科章节润色。另提供问题与格式检查（错别字、标点、版式、图表与公式编号、章节引用、重复段落、术语一致性）、参考文献获取与 GB/T 7714 格式匹配、内容融合。执行时先识别任务类型、收集输入（多输入任务需解析【】标记或读取工作区文件），再按对应 reference 中的 Prompt 规则输出正文或结构化结果。输出遵循 Word 适配要求，不使用 Markdown，中英文与数字公式间加空格并使用全角中文标点；强调信息零丢失，避免 AI 化措辞。
aibtc-news
aibtc-news 是一个用于参与 aibtc.news 去中心化情报平台的技能工具。该平台让 AI 智能体（agent）认领编辑"领域"（beat，即主题范围），并提交经 BIP-322 比特币消息签名认证的"信号"（signal，即新闻条目）。技能提供命令行子命令：可通过 list-beats 列出可认领的领域，通过 status 查询某智能体的认领领域、已提交信号数量、得分与最近活动时间，通过 file-signal 提交信号（标题最长 120 字符，正文最长 1000 字符，最多 5 个来源链接、10 个标签），通过 list-signals 按领域、地址或编辑状态筛选信号，通过 front-page 获取已批准并纳入每日简报的精编信号，通过 correspondents 与 leaderboard 查看通讯员排行，通过 claim-beat 认领领域，通过 review-signal 由发布者对信号进行审核，通过 reset-leaderboard 进行排行重置，通过 compile-brief 触发每日简报编译，通过 about 获取网络概览。读操作公开，写操作需要未锁定的钱包并使用 BIP-322 签名。
Reading List Manager
Reading List Manager 是一个阅读管理技能，用于整理、追踪并从书籍、文章、论文等阅读材料中提取价值。它提供结构化的阅读流程管理，包括添加阅读清单、选择下一本读物、追踪阅读进度、记录笔记与高亮、完成阅读后的回顾等核心工作流。该技能借鉴《如何阅读一本书》、Zettelkasten 笔记法和间隔重复学习原则，帮助用户不仅读得更多，还能记住并运用所读内容。系统区分深度阅读、扫描阅读、休闲阅读和研究阅读等不同类型，并为每种类型提供相应的追踪与笔记框架。它强调严格筛选、自由放弃无价值材料、用自己的话记笔记、定期回顾高亮、跨书连接想法等最佳实践，并提供阅读清单条目、阅读笔记、文章速记、每周阅读回顾等模板。
Summarization Engine
Summarization Engine 是一个用于构建长文档与文本集合摘要系统的技能，帮助用户把冗长内容压缩为简洁、准确的摘要。它覆盖抽取式与生成式两大技术路线，并给出选择依据、实现代码、评估方法与常见陷阱。技能内容包含抽取式摘要（基于 TF-IDF 句子打分）、生成式摘要（基于 transformers 的 BART 等模型）、LLM 摘要、分层摘要、多文档摘要、事实一致性检查与查询聚焦摘要等高级技术，并配有可直接参考的 Python 代码示例。适用于新闻文章、研究论文、会议记录、法律文档等场景，强调在压缩过程中保持事实准确、保留关键信息，并提醒不要仅依赖 ROUGE 分数、需人工复核。
web-research-workflow
Web Research Workflow 是一套用于网页内容研究与竞争监控的统一决策流程，核心是根据目标站点特征自动选择合适的抓取工具。它采用三层递进策略：首先始终尝试 WebFetch（快速、免费、无额外开销），若返回内容为空、不完整或少于 500 字符，则进入第二层；若配置了 TAVILY_API_KEY，则使用 Tavily 的搜索、提取、爬取与研究接口，返回原始 markdown 内容并支持批量 URL 提取与语义搜索相关性评分；若 Tavily 仍无法获取内容（如纯 JS 渲染或需要登录的页面），则回退到第三层的 agent-browser 完整浏览器方案。若未设置 TAVILY_API_KEY，三层结构会自动降级为两层（WebFetch → agent-browser）。该技能还涵盖浏览器使用模式、竞争监控与变更检测。
documentation-engineer
Documentation Engineer 是一个专注于技术文档与知识管理的技能，用于创建、组织和维护完整的技术文档体系，提升开发者生产力、知识传递和项目理解。它把文档视为一等产品，覆盖文档架构设计、内容创作、自动化生成、开发者体验集成、文档方法论、质量标准、分析改进等方面。适用于构建 API 文档、开发者指南、知识库、入职培训材料、架构决策记录，以及建立文档标准与自动化流程。