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更新于 11-02 00:09

写作与研究

14,580 个结果

sync-docs

sync-docs 是一个用于在代码变更后检查文档是否需要更新的技能，由 jiahao-shao1/sjh-skills 提供。当用户说出「sync docs」「文档同步」或「检查文档」时触发。它通过检查最近的代码变更（git diff HEAD~5 --name-only），扫描项目的文档体系，并报告哪些文档需要更新。检查项包括：知识库（docs/knowledge/ 是否有新经验待记录）、实验登记表（新实验是否已登记）、项目指令（CLAUDE.md 索引表是否覆盖所有知识文件）、规则（是否有新的硬性约束需要写入 .claude/rules/）、README（是否与当前代码结构一致），以及在存在 docs/strategy/ 时检查策略文档（愿景、路线图、论文大纲是否反映最近变更，对比 git log 活动与策略文档最后修改日期，标记在 5+ 次相关代码提交后仍未更新的文档）。该技能仅输出清单，将每项标记为「需要更新」或「已是最新」，只做报告，不会自动修改任何文件。

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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。

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eln

ELN 是一项用于在 org-mode 中维护专业电子实验记录本的技能，面向科研文档、可复现性与研究诚信。它指导用户按日期层级组织笔记（如 notebook/2025/01-January/2025-01-15.org），并完整记录“做了什么、为什么做、如何做、观察到什么、意味着什么、下一步”六要素。技能提供条目模板、属性抽屉、标签、链接、代码块、表格、TODO 与时间戳等 org-mode 用法，覆盖实验/计算、文献综述、数据分析、会议记录、问题排查等常见条目类型，并强调诚实记录失败与异常、不删改历史条目、记录软件版本与数据校验和等最佳实践。

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phd-qualifier

phd-qualifier 是一个面向化学工程博士资格考试的专家评估技能，模拟资深化学工程教授对一年级博士生的资格考试进行严格评审。它可审查书面报告、演示幻灯片，并帮助准备口头答辩的提问环节。该技能强调基于实际文档内容进行评估，要求读取真实文件、引用具体文本与页码，禁止凭空假设或给出泛泛反馈。评估依据六项官方标准：研究问题定义、基本原理知识、文献掌握、解决途径与初步结果质量、批判性评价与未来方向定义、书面与口头表达质量。书面报告有严格格式要求，包括标题摘要1页、摘要不超过300词、正文最多10页、1英寸页边距、12磅Times New Roman字体、双倍行距、每页最多23行等，不合规报告不予接受。该技能适用于审查资格考试报告、评估演示、准备口试问题、评估研究准备度、反馈科学写作与表达、识别知识缺口等场景。

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writing-skills

这是一个用于创建、编辑和验证 AI 技能（Skills）的指导型技能，把测试驱动开发（TDD）的思路套用到流程文档的编写上。它建议先让子代理在没有技能文档的情况下执行压力场景，记录其失败与狡辩，再据此编写技能文档，然后重新验证直到代理合规，并通过反复迭代堵住漏洞。该技能要求使用者先理解 superpowers:test-driven-development 的 RED-GREEN-REFACTOR 循环，主要面向需要编写流程类技能文档、需要保证技能在部署前真正有效的场景。

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plain

plain 是一个面向读者的简明英语写作技能，来源为 johnviklund/j-skills。它提供两种模式：解释模式和重写模式。解释模式用简单语言回答提问，或为跟不上进度的读者重新解释上一条消息，输出通常控制在约 200 词以内，按“当前进度、简短回答、必要细节、需要你做的事”的顺序组织。重写模式用于改写指定文件或粘贴的文本，保留全部事实、数字、名称、链接和代码片段，并保持原有语气。该技能还附带一套写作规则，涵盖句子、用词、含义、标点格式和语气，适用于聊天回答、报告、说明页、README 等面向人阅读的文本。

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fast-track-ai-research

这是一个面向 AI 研究的技能，用于围绕指定问题调查外部事实。它以多个可追溯来源为依据，优先使用一手资料并实际读取原文，而非依赖搜索摘要；对重要结论尽量使用多个独立来源。每条关键论断都需附直接引用，并区分已观察事实与推断，标注依赖单一来源或可能过期的证据。报告将可信分歧列入 Conflicts，将无法获取的材料、时效性问题、单一来源依赖、推断等不确定性列入 Limitations；当证据不足以支持答案时，结论中明确写出结果不确定，并说明何种证据可解决问题，而不是强行给出答案。产出以 Markdown 文件形式保存到 fast-track-ai/research/<slug>.md，文件名使用具描述性的 kebab-case slug，元数据仅含 captured 和 owner，来源记录写入正文。若目标文件已存在，仅在用户要求刷新时重写，否则另选 slug，不会静默覆盖已有研究文件。

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gemini-search

gemini-search 是一个通过 Gemini 调用 Google 搜索完成接地问答、URL 阅读和受控 Deep Research 的技能工具。它以低成本为默认路线：使用 gemini-3.1-flash-lite 模型并强制开启搜索接地，对单次调用的搜索查询数做软上限控制，输出时解析来源链接并报告查询次数、估算费用和接地覆盖率。它支持用 URL context 读取指定网页，单次最多 20 个 URL，不收取搜索费但页面内容按输入 token 计费。Deep Research、Deep Research Max、Pro/Argon 模型及更高查询上限等昂贵路线需显式授权标志才会启用，使用前需说明费用并等待用户确认。

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