weekend-city-trip
面向中国城市的周末旅游调研技能，基于 anysearch WebSearch API 与高德地图，覆盖 11 个调查方向（活动、演唱会、集市、球赛、博物馆、优惠门票、喜茶门店、美食街、city walk、5A 景区、地铁路线），按 10 步工作流生成结构化 Markdown 攻略，可选输出 HTML 与地图面板。
Skill 广场
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更新于 11-01 00:15
写作与研究
14,525 个结果
writing-profile
writing-profile 是一个写作风格画像技能，通过类 MBTI 的自适应测评，从 7 个维度捕捉用户跨体裁的写作口味与偏好，输出可分享的类型标签（如 ENTP-R · 杂文家）和供下游写作技能使用的连续向量。
article-refactor
Article Refactor 是一套把文章重构当作代码重构来做的写作方法论技能。它把现有文章或草稿视为“单体代码”，通过提取信息单元、重建顶层结构、再把单元接回新结构三个阶段，完成保留内容但改变论证形态的大幅重构。适合合并多篇文章、同一素材换受众或换核心观点、以及“写了四千字但结构不对”的抢救场景；不适合从零写作、仅做润色或结构由文档本身决定的参考文档与教程。
writing-profile
这是一个基于 MBTI 启发、可自适应评估写作偏好与风格的技能。它通过 7 个维度（认知启动、文本姿态、审美偏好）生成可分享的写作类型标签（如 ENTP-R · 杂文家）和连续向量，用于下游写作技能匹配用户文风。测试采用计划→运行→完成状态机，支持单维度重测、查看结果和用画像审查文档，旨在去除 AI 味、贴合个人写作声音。
verified-person-research
面向真实在世人物的公开职业背景研究技能，强调身份核验、证据分级与隐私边界，仅使用公开来源，拒绝背景调查、 suitability 评分与联系方式收集等用途。
content
polysona 技能集中的 content 技能用于根据用户已建立的人格（persona）生成面向特定平台的内容草稿。使用时会先读取当前激活的人格文件（persona.md、nuance.md、accounts.md），若不存在则提示先运行 /interview。技能接收一个目标平台参数（x、threads、linkedin、naver-blog、brunch）以及话题上下文，并将其传递给 content-writer 子模块，最终返回 3 个符合该平台风格的原生草稿变体（Draft 1/2/3）。生成的草稿会被保存至 content/drafts/ 目录，并在响应中回读文件、附带已确认的保存路径；若实际未写入文件，则必须报告失败，而不得宣称已完成持久化。
qa
QA 是一个用于评估内容草稿的技能，它通过虚拟粉丝（virtual follower）来执行质量评估流程，返回评分最高的 TOP 5 建议及简要理由。该技能默认以 content/drafts/ 目录中最新保存的草稿作为评估来源，在隔离的 fork 上下文中运行，并将评估报告保存到 content/qa/ 目录后再作答。若不存在草稿文件，则报告评估受阻，而不是凭空捏造评估结果。使用前需要先通过账号与草稿的准备流程（如先获取账号信息、生成内容草稿），否则会提示缺少账号或草稿。
trend
Trend 是 lilmgenius/polysona 项目下的一个技能，用于扫描用户所在领域的热门话题并给出内容推荐。它通过触发 trendsetter 智能体，结合当前趋势与 persona 领域，返回排序后的话题列表，并为 x、threads、linkedin、naver-blog、brunch 等平台附上适配标签。若实时搜索缓慢或不可用，会立即回退到基于本地 persona 文件的话题排序，仍返回可用结果。该技能要求 trendsetter 在回答前必须将排序结果保存到 content/trends/ 目录，并重新读取已保存文件、在回复中给出确认的保存路径；若文件实际未写入，必须报告失败而非声称成功。
ssotchk
ssotchk 是一个只读的单一事实来源（SSOT）审计技能，用于定位同一事实在多个位置被重复、改写或相互矛盾的情况。它会枚举该事实在所有工件与平台中的出现位置，对每处出现进行分类（完全复制、改写、部分、过时、矛盾），选出最权威、最接近变更点、最新鲜的规范归属地，并为每处非规范副本给出处理建议（去重、改为引用、或需人工裁决的对账）。最终输出一张出现位置表（位置·类型·动作）、带一行理由的规范归属地建议，以及单独列出的矛盾与漂移清单。该技能全程只读，只提出方案，不编辑、移动或删除任何内容。它适合在重构遗留代码库、构建或评估知识库严重程度、搭建新项目时建立秩序，可与 re0 配合使用：SSOT 负责跨位置统一一个事实，re0 负责把单个工件刷新为干净的 v0。
asd-ste100-zh
中文技术清晰写作技能，按 ASD-STE100 原则适配，默认用中文撰写或改写技术说明、操作步骤、错误信息、技术报告和工具描述，保留术语、条件、风险与义务强度。不用于创意或营销文案，不提供 ASD-STE100 中文合规认证。
find-ebook
find-ebook 是一个用于查找指定书籍合法授权电子书资源与获取路径的技能。它像事实核查一样建立证据链：先确认书名、作者、ISBN、版本与语言，再优先检索作者/出版社官网、GitHub/GitBook 等有明确授权声明的仓库、正规电子书店、图书馆借阅平台和开放授权库，并优先推荐非扫描的 EPUB、MOBI、Kindle、文字型 PDF、HTML/Markdown 版本。该技能会区分可下载、可在线读、可借阅、可购买、仅预览和未确认等状态，明确排除盗版站、网盘转载、BT/磁力、绕过 DRM 与付费墙等来源，并说明每个候选来源证明了什么、存在哪些限制和置信度。
lov-repost-wechat-article
该技能是公众号文章忠实转载的旧兼容入口，现已不再独立执行，也不再拥有独立规则。当前仅当旧任务或旧配置显式调用 lov-repost-wechat-article 时触发，历史调用需立即转交给 lov-article-creator 的 repost 管线，并以目标技能的契约、授权门和验收结果为准。新任务不应通过语义发现使用本技能，应直接使用 lov-article-creator。目录中的旧 modules、references 或 scripts 不再作为新的规范规则源。
tgw-prompt-optimizer
TGW 提示词优化算法 Skill，用于精简已有的完整可执行提示词。在不改变原意和能力边界的前提下，按质疑需求、删减、简化、加速、模板化、报告六步压缩冗余规则、重复表达、防御性指令和低价值示例。
blog-draft
blog-draft 是一个用于从想法与资料起草博客文章的 Claude 技能，引导完成资料研究、大纲拟定、初稿撰写与多轮迭代，并保留各版本草稿。
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。
architecture-research
一个面向真实系统调研与技术选型的证据驱动架构研究工作流技能，用于在确定技术方向前理解系统实际运作方式，产出可核查证据支撑的决策文档，而非功能对比表或厂商叙事。
dotnet-mcaf-documentation
面向 .NET 仓库的 MCAF 文档技能，用于整理文档结构、导航、事实来源与写作质量，适合文档缺失、过时、重复或难导航时使用，产出可验证的项目改动。
qmd
QMD 是一个本地 Markdown 知识库、笔记与文档搜索引擎，提供 CLI、MCP 与 HTTP API，支持关键词、语义与假设文档检索。
cold-reader
cold-reader 是一个针对日语写作的审校技能，用于发现「缺少上下文就读不懂」的表达问题。写作者自身持有上下文，因此很难察觉这类问题，它们通常在人工审阅时才首次暴露。该技能把这一角色交给「不提供上下文的子代理」先行完成。它只针对六种失败类型：指代不明、称呼改写或临时造词、使用借来的词语而不加定义、否定无人提出的说法、结论段重复前文、主张范围偏移。这些失败都源于读者知识与正文之间的落差，单句检查无法发现。技能提供了读者设定、自查清单、机械检查脚本（restate_check.py，检测结论段重复）以及子代理提示词，并要求在改稿后在必要时用新的读者进行第二轮检查，最后附上指摘一览供人工复核。
line-layout
line-layout 是一个用于整理日语说明文换行与空行的技能。它不改变句子内容，只处理既定句子的排列方式：按句换行（由脚本机械执行），并按“具有单一角色的句块”插入空行（由人判断）。适用场景包括需要给人阅读的日语说明，如 README、解说、报告、Discord 或 Qiita 文章等。规则包括：句末句号、感叹号、问号后换行，一行一句；引号内的句号不切分；包裹整句的圆括号在闭括号后切分；行内代码中不切分；列表项、表格、标题、代码块内不换行。空行以“具有单一角色的句块”为单位，可比段落更细，角色例如主张、理由与机制、具体内容、条件与例外，角色改变时插入空行。空行只传达“角色改变”，不能因此删去“そのため”“具体的には”等表示关系的词。操作流程为：对写完的正文运行 python3 scripts/layout.py <file> --fix 实现按句换行；根据脚本提示的“段落中有 N 句”以及角色混杂情况插入空行；若分块后主张与前后不连贯，则用句子补上连接。需要注意，在 GitHub 等将 Markdown 单行换行显示为空格的地方，按句换行不会在视觉上体现，只有空行（段落）才能形成视觉分隔；在 Discord 或 Qiita 中单行换行会直接显示。脚本与测试随技能提供。
make
面向 AI 编码代理的 Makefile 编写规范技能，要求写出惯用、可维护的 Makefile：强制安全头（SHELL、.SHELLFLAGS、.DELETE_ON_ERROR）、.PHONY 声明、自文档化 help 目标、模块化与编排优先。
chatgpt-web-research
一个依托用户已登录的官方 ChatGPT 网页（尤其是 GPT-5.5 Pro / ChatGPT Pro）执行产品调研与市场调研的技能，强调以真实网页为唯一来源、完成后提取并保存为 Markdown。
wechat-mp-batch-exporter
wechat-mp-batch-exporter 是一个批量导出微信公众号文章的工具，可下载正文、历史文章列表、筛选原创文章、统计阅读量与点赞转发等指标，并抓取评论与回复，适用于批量整理已授权或本人公众号内容。
online-tutor
将密集、术语多或 AI 智能体生成的资料（规范、技术报告、研究论文、代码讲解、审计与分析）改写为人类可一次读懂并记住的内容，如讲解文、教程、多课课程、入门指南或简化重写。需先确定目标读者再改写。