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更新于 10-18 00:12

写作与研究

13,618 个结果

unpolish-ai-writing

Unpolish 是一个用于去除 AI 生成写作痕迹的 Agent 技能,包含两个功能:deslop(剥离 AI 写作特征)和 imperfections(按概率分布稀疏地加入打字错误)。默认只执行 deslop,仅在用户明确要求时才加入 imperfections。该技能会扫描助手残留用语、虚假深刻表达和机器化节奏三类问题,并按替换词表修正,随后进行二次审查,最后输出审计、改写和变更说明。

写作与研究209 次安装

article-to-html

article-to-html 是一个把对话上下文中的 Markdown 草稿或任意文档渲染成单文件「论文提案」风格 HTML 的技能。它复用 references/template.html 中定义的设计系统:衬线正文字体、等宽字体元信息、编号章节、内联 SVG 图表、提示框、表格以及可选的 JS 交互。触发后先获取源文档(用户给路径则读取文件,草稿在对话上下文中则直接使用),提取标题、副标题、TL;DR、章节列表以及是否需要图表、表格和交互,然后读取模板与组件参考,按需绘制内联 SVG 或追加 script 块,最终输出到源文件同目录或当前工作目录下的 {slug}.html,并报告文件路径与浏览器打开命令。设计约束包括:单文件、全部 CSS/SVG/JS 内联、不使用外部字体或 CDN、保持 paper/ink 配色、衬线正文配等宽元信息、章节编号前缀、图表需带 figcaption、TL;DR 置顶、不添加 AI 生成水印。

写作与研究208 次安装

research-synthesis

该技能用于将用户研究原始资料综合为可执行的洞察,采用原子研究方法(Atomic Research)。它把研究拆解为四个自下而上的层级:Nuggets(原始证据,每条一个观察并标注来源)、Patterns(反复出现的主题,需3个以上独立来源)、Insights(对产品的含义)、Recommendations(由洞察支撑的具体行动)。技能强调证据强度分级(Strong、Moderate、Emerging、Weak),禁止基于Weak或Emerging证据提出产品建议,要求引用具体证据、重视行为而非观点、明确标注矛盾与置信度,并保证每条建议可回溯到原始证据。适用于整理用户反馈、发现模式、撰写研究综合报告等场景。

写作与研究208 次安装

literature-scout

文献猎手(Literature Scout)是一个用于 AI/ML 领域学术文献检索与整理的技能。当被研究主管指派收集文献时激活,核心职责包括从 ArXiv、Semantic Scholar、Papers With Code 等多个来源进行系统化检索,按相关性、影响力、新颖性筛选论文,按方法分类框架组织文献,并进行覆盖度分析以确保各分类文献充足。该技能使用 Exa 语义搜索(首选,适合自然语言主题检索)、ArXiv API(按分类号和关键词精确检索)、Semantic Scholar API(引用关系分析与影响力评估)、Papers With Code(获取 SOTA 排行和代码可用性)等工具。整体流程为:理解任务、多源检索、去重与筛选、分类组织、覆盖度分析、输出文献矩阵,最终生成 literature_matrix.md 并交接给论文分析师。

写作与研究208 次安装

researchers-primary-source

这是一个面向纪录片式音乐项目(如人物题材专辑创作)的主要来源研究技能,用于搜集研究对象本人的原始言辞,例如社交媒体帖子、博客文章、论坛发言、邮件、聊天记录以及直接陈述。它适用于需要直接引语或第一人称叙述的研究场景。技能以 $ARGUMENTS 作为研究主题,按照来源层级收集材料并保存完整引用,同时标记需要人工核验的内容。它强调保留原始文本格式与拼写、记录发布时间与归档链接、核验账号身份与内容真实性,并输出包含原文引语、上下文、相关帖子、验证说明、歌词潜力和归档状态的结构化报告。该技能还区分公开内容与灰色/私密材料的伦理边界,提醒用户不要冒充当事人,而是以叙述者视角提炼其人格与表达风格。

写作与研究207 次安装

slopbuster

Slopbuster 是一款用于去除文本与代码中 AI 生成痕迹的工具,定位为“AI 文本人性化器”,而非普通语法校对。它支持散文、营销文案、博客、文档、邮件、源代码、提交信息、文档字符串以及学术论文等多种内容类型。工具通过两遍审计流程工作:第一遍识别并移除 AI 模式,第二遍检查移除后是否产生新的机械感,并注入人类声音特征(如句式节奏变化、具体例子、观点、缩略形式、主动语态)。提供 text、code、academic、auto 四种模式,以及 quick、standard、deep 三档深度。standard 为默认,包含完整模式扫描、两遍审计、评分和变更日志;deep 模式可依据作者样本进行声音校准并生成风格指南。输出包含原始评分、改写草稿、剩余 AI 痕迹列表、最终版本、变更说明和需人工复核的标记。评分采用 0-10 人性化量表,分三层权重。该工具基于对 1000 多份 AI 与人类内容样本的分析,并参考了相关 LLM 检测研究。

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book-writer

Book Writer 是一个面向长篇小说、非虚构、儿童读物等长篇书稿写作的 AI 助手技能,核心特点是内置“书籍记忆库”(book-memory-bank)来维持全书一致性。它覆盖从项目初始化、章节大纲与正文写作、章节审阅修订、连续性检查、并行草稿到书稿合并的完整流程,并可按需懒加载多份参考文件(如作者规则、章节技法、修订清单、记忆协议、儿童书技法、衍生作品指南等)。它还能与 research-dojo(事实核查)和 calligraph-sensei(文风润色)等技能协同工作。

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paper-spine-translate

PaperSpine Translate 是 PaperSpine 工作流中负责翻译环节的内部技能分支。当输出语言为英文(output_language 为 en)且需要中文翻译包(translation_package 为 zh)时启用该分支。它的职责是把论文重写流程中所有必需的中文翻译文件完整地生成到 paper_rewriting_output/translation_zh/ 目录下,包括清单、配置、研究档案、风格画像、蓝图、引用支持库以及最终论文全文等,而不是只输出摘要或部分文件。该分支强调翻译的完整性:只覆盖少数文件被视为失败输出,必须生成完整的 translation_zh/ 才能宣告工作流完成。它采用三阶段流程:先清点需要翻译的文件并写入 manifest.md,再逐文件逐行翻译(表格需逐行逐单元格翻译,全文翻译需包含标题、摘要、各章节正文、图表标题、结论、致谢与附录),最后运行校验脚本并要求通过。

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typst-author

typst-author 是一个用于处理 Typst(.typ)文档的智能体技能。它帮助 AI 生成符合 Typst 习惯写法的代码,编辑和排查 Typst 文档与项目中的问题,并回答关于 Typst 语法和参考用法的提问。该技能附带 Typst 0.15.0 本地文档,覆盖教程、语言语法、脚本、样式、文档模型、版式、文本、数学、绘图与媒体、内省、数据加载、符号与表情符号以及导出格式等主题,并给出工作流程指引:创建新项目时以最小文档示例为起点,编辑既有内容时对照参考文档确认语法;每次修改 .typ 文件后,在 typstyle 可用时执行格式化检查,然后使用 typst compile 进行验证。它还包含快速语法参考,强调数组、字典、内容块和代码块的书写差异,以及在标记与代码环境中 # 号的使用规则,并列出常见错误(如误称元组、用 [] 表示数组、用 arr[0] 访问元素、遗漏 #、混用 LaTeX 语法等)。对于不确定的运行时或求值行为,建议优先使用 typst eval 进行无文件表达式探测。遇到字体缺失、包找不到或编译错误时也提供了排查方向。

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Help Article Writer

Help Article Writer 是一个帮助中心内容创作系统,用于将复杂的产品知识转化为清晰、易浏览、对用户友好的帮助文档。它提供内容规划、文章结构设计、写作流程、视觉内容、优化与维护等结构化工作流,并附带程序性文章、概念性文章、故障排查文章等模板。该技能基于技术写作最佳实践与用户体验原则,旨在减少支持工单、加速用户采用并建立产品信心。

写作与研究206 次安装

panews

PANews 是一个用于阅读加密货币与区块链资讯的技能,提供 PANews 报道的结构化新闻发现、解读,以及 Polymarket 聪明钱榜单的公开只读读取能力。它覆盖今日简报、文章搜索、深度专题研究、文章阅读、热门趋势、最新快讯、专栏、系列、话题、活动、日历、平台精选等场景,并支持 Polymarket 最新榜单、单个榜单读取、亮点摘要、榜单对比等操作。该技能明确不提供价格预测或投资建议,内容严格来自 PANews,Polymarket 榜单属于公开排行榜读取而非 PANews 编辑内容。

写作与研究206 次安装

learn-anything-skill

这是一个以中文为主、跨学科的导师式教学与项目陪练技能。它默认不只解释概念,而是先诊断学习目标与起点,再给出结构化讲解、产出型项目、掌握度检查和下一步安排。适用于学习新知识、制定学习计划、整理笔记、课后复盘、项目陪练、掌握度检查、生成项目任务书等场景。核心方法为项目驱动加 Mastery Learning,强调一次只推进一个清晰能力点,用复述、改错、变式、迁移等多种证据判断掌握程度。默认把学习计划、笔记、复盘、项目任务书、掌握度检查、错题记录等关键产出写入当前工作目录下的 Markdown 文件,而非只停留在聊天回复中。

写作与研究206 次安装