content
面向内容生产的技能路由工具，将创意从构思推进到发布。按当前状态匹配对应阶段技能（如内容策划、脚本、录制、剪辑、社交文案、发布），并维护多资产的生产台账，适合需要系统化产出视频、短片与平台文案的创作者。
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更新于 11-02 00:09
写作与研究
14,565 个结果
content-research
一个为内容创作构建“有来源支撑”的研究包技能。适用于内容简报需要当前事实、一手来源、案例、引语、竞品背景或产品信息时，从简报出发提取问题、收集一手证据、建立主张台账并打包给制作流程使用。
paper-fraud-auditor
用于审查科研论文 PDF 的审计技能，可识别图片复用、实验数据异常、数字/本福特定律异常、表格不一致等疑点，基于耿同学方法论与 MinerU 转换流程，输出带证据定位的多轮审查报告。
web-research
web-research 是一个深度网络研究技能，通过多角度搜索、选择性抓取整页内容并综合成带引用的研究报告，适用于需要事实、对比或近期信息的调研任务。
cs-docs-neat
CodeStable 文档收尾技能，用于阶段结束时做全局知识库卫生检查与同步，覆盖 .codestable/、CLAUDE.md/AGENTS.md、README/docs 及外部 agent 记忆四层，触发词包括 /sync、/neat。
ghost-writing
ghost-writing 是配合 ghost-mcp 服务器撰写、编辑和发布 Ghost 博客文章的技能，覆盖 compose_post 与 use_ghost_api 的选择、Koenig 区块目录及发布流程。
deep-research
一个深度研究技能：通过大规模并行网页搜索、多来源交叉验证、置信度标注，生成带引用的 Markdown 研究报告，支持市场、技术、竞争、学术、金融、法律等 11 种研究类型。
quantatitive-factor-researcher
一个面向量化因子研究的技能，协助用 Python 设计、评估与实现基于因子的投资策略，覆盖数据取得、特征工程、信号检验、风险控制、回测与绩效评估，并强调可重复研究、防数据泄漏与批判性验证。
inbox-info
一个只读的邮件研究技能，通过 mu（maildir-utils）查询用户 Maildir 中的邮件，回答收件箱相关问题，并把已标记邮件整理成主题化的 nytid 待办建议。
scientific-writing
面向科研论文写作的结构与流程规范技能，用于撰写或修订论文草稿、引言、方法、结果等部分，强调研究问题、假设与贡献之间的可追溯性，并规定评审轮次、文献引用与可复现附录的工作流。
blogwatcher
blogwatcher 是一个用 Go 编写的命令行工具，用于跟踪博客及 RSS/Atom 源的更新，支持添加、列出、扫描、阅读和移除订阅源，适合在终端中集中监控内容变化。
design-docs
design-docs 是一套为单个系统维护“活文档”的技能：在 thoughts/<用户名或shared>/design-docs/<system-slug>.md 中定义用途、术语表、可测试的编号不变量（Invariants）、边界与非目标、接口、决策日志与修订日志。该文档具有规范性，代码评审时会据此核对改动，研究与规划等技能需先读并遵守。
to-prd
to-prd 是一个围绕用户自然语言功能描述、通过结构化调研与提问来充实 PRD 的技能，帮助把模糊想法转化为详实、可审查、无歧义的产品需求文档，适用于开始新功能并需要完善 PRD 的场景。
37signals-rails-style
一套遵循 37signals/DHH 风格的 Ruby on Rails 编码规范，主张「原生 Rails 已足够」，尽量少用依赖与抽象。适用于编写、审查 Rails 代码或做架构决策时参考。
anti-ai
anti-ai 是一套用于抑制默认大模型文风的写作规则：在生成面向真人阅读的文案前，以及每次回复用户开头时应用，禁止使用指定词汇、句式、结构特征和 AI 署名尾注，并提供自查命令。
humanizer-zh
去除文本中 AI 生成痕迹的中文编辑技能，基于维基百科 AI 写作特征指南，检测并修复夸大象征、宣传性语言、-ing 肤浅分析、模糊归因、破折号滥用、三段式、AI 词汇、否定式排比等模式，使文字更自然。
fuck-slop
一个用于去除文本中 AI 写作痕迹的“去味”技能：通过机械式扫描检测负面平行结构（not X but Y）、破折号滥用、三段式列举等统计指纹，再按语义重写并反复复扫，直到文本读起来像具体的人为具体读者所写。
safe-web-research
Safe Web Research 是一个面向初学者的安全网络研究技能，强调不把搜索结果当作确定结论，需展示来源、日期、置信度与待核实项，并区分已确认事实、合理解读、未验证说法和观点建议。
promptify
Promptify 是一个用于将用户请求改写为详细、精确提示词（prompt）的技能，面向 AI 模型消费进行优化。当用户说出“promptify”“promptify this”或明确要求生成提示词时使用。其核心任务是把用户的原始请求重写为清晰、具体、完整的提示词，引导 AI 模型无歧义地产出期望结果，并将输出视为规格说明语言而非随意的自然语言。处理流程包括：阅读并理解用户请求的完整上下文、意图与细节；规划改写，考虑 AI 模型有效完成任务所需的具体信息、指令或上下文；将请求改写为具备清晰性、具体性和完整性的精确提示词。写作规范涵盖结构、语言与内容三方面：结构上以一段简短文字概述整体任务，仅在合适处使用 ##、###、#### 标题（不使用一级标题），大量使用加粗、斜体、项目符号（-）和编号列表（1.、2.）组织内容，不使用 emoji，项目符号一律用 - 而非 *；语言上使用平实、直接、精确的表达，避免修饰、客套或创意性辞藻，将语言视为规格说明或代码而非自然语言，所有指令清晰具体；内容上保持提示词简洁，长度控制在原始请求的 0.75 倍至 1.5 倍之间，不添加或编造输入中不存在的信息，不引入不必要的复杂性或冗长表述。输出仅提供最终提示词（markdown 格式），不附加额外评论或解释。
copywriting
一个面向营销页面文案写作、改写与优化的技能，强调先理解受众与目标，再产出清晰、可信、可行动的转化文案，并禁止编造数据、评价或保证。
research-expert
调研资料专家是一个面向写作场景的调研技能，用于围绕写作主题深入互联网搜集素材、数据、案例、前沿动态与多元视角，为创作提供事实支撑，并辅助写作需求澄清与大纲构建。
title-designer
标题设计师是一个写作流程中的标题生成技能，用于为文章设计3个候选标题（吸引型、信息型、情绪型），由用户选择。适用于到达标题设计阶段或用户提出起标题需求时调用。
topic-generator
选题生成器是一个写作辅助技能，用于在用户完全没有写作灵感时，从热点扫描、个人资产盘点、竞品分析三个维度生成候选选题，再通过五问评分验证并具象化为可立即动笔的执行方案。触发词包括“不知道写什么”“帮我想个选题”等。
topic-research
这是一个写作前的选题调研技能，用于验证选题是否值得写，提供热点扫描、爆款拆解、痛点验证和选题打分四步法，避免写“自嗨式”文章，当用户想调研或分析选题时调用。