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更新于 11-01 00:15

写作与研究

14,525 个结果

yomiyasu-mini

yomiyasu-mini 是一个用于推敲 AI 生成日语句子的技能，是 yomiyasu 的精简版。它仅在用户明确点名使用（如「yomiyasu-mini で推敲して」「$yomiyasu-mini」）或明确要求进行日语推敲时使用。该技能修正不自然的比喻、模糊的主谓关系、偏颇的句式，使日语更易读自然。它优先保持原意（主张、比重、语气强弱、句子功能）和不增补信息，并针对辅助动词、形式名词「事」「為」的平假名化、文末立场、主谓明确化、比喻动词具体化、自我标签与否定对比整理、专业术语处理、句长与逗号调整、标题、抑制广告调、装饰符号排除等制定详细规则。使用方式为：在 git 顶层放置 .yomiyasu-words/ 可自定义允许/标记词；执行步骤包括把握上下文与段落、改写、用 python3 scripts/mini_check.py 检查、人工复核增删内容。适用于需要精修 AI 生成日语文本、且技能大小受限的环境。与其他日语校正技能并用可能指示冲突，输出混乱时建议禁用类似技能。

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project-scaffold

Project Scaffold 是 social-data-analysis 技能集中的项目初始化工具，用于为研究项目建立标准化目录结构和元数据文件。它支持定性、定量和混合方法三类项目，可在新项目模式下创建完整目录，也可在 adopt 模式下映射已有目录而不移动文件。工具会生成 project.yaml（项目配置）和 progress.yaml（进度追踪），并创建 README、初始化 Git 仓库，使后续各项技能能识别统一路径、检查前置条件并记录项目状态。除了初始化，它还提供 status 命令生成进度仪表板，以及 update 命令重新扫描文件系统更新进度。

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prompt-optimizer

Prompt Optimizer 是一个用于系统优化文本分类任务大型语言模型提示词的技能工具，核心方法为“反思式进化”。它引导研究者基于真实标注样例反复测试提示、诊断错误、做针对性修改，并探索多种提示策略以避免局部最优。该技能支持单分类任务或多维度分类（如情绪、方向性、修辞风格），多维项目在阶段0-1统一定义、阶段2-5对各提示独立迭代。它强调用证据驱动修改、优先使用清晰指令而非少样本示例、保持提示简洁、以标注数据和指标衡量进展。工作流共七个阶段：任务定义与数据评估、种子提示构建、评估设置、反思优化、多样性探索、合并与选择、部署打包；每阶段需记录备忘录，并利用 git 跟踪版本。适用于社会科学等领域的文本标注研究。

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zotero-rag

zotero-rag 是一个用于在本地已转换为 Markdown 格式的论文库上做语义检索的技能：它用 sentence-transformers 生成向量嵌入，并用 ChromaDB 建立向量索引，支持按含义搜索、查找相似段落和展开上下文。它按 references.bib 登记引用键与 Markdown 文件的对应关系，只索引已注册文件；依赖由 uv 自动安装，适合在文献综述和主题发现中用语义检索补充 grep 的精确检索。

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api-documenter

API Documenter 是一个专注于 API 文档编写的技能，用于为 RESTful API、GraphQL schema 等创建清晰、准确、对开发者友好的文档。它擅长 OpenAPI 3.x 规范、GraphQL schema 文档以及交互式 API 参考。适用于编写 OpenAPI/Swagger 规范、记录 REST API 端点、创建 GraphQL schema 文档、构建交互式 API 参考、编写 API 入门指南、记录认证流程以及创建 SDK 使用示例。该技能不负责 API 架构设计、面向用户的产品文档、内部系统文档或 API 本身的开发。

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