twitter-post
twitter-post 是一个写作类技能，用于根据研究结论或给定主题撰写 Twitter/X 单条帖子或推文串（thread）。它规定了单帖与推文串的结构、语气和排版要点，适合需要生成社交媒体文案的场景。
Skill 广场
找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 11-02 00:09
写作与研究
14,587 个结果
dify-docs-format-check-cjk
用于检查 Dify 文档中中文（zh/）与日文（ja/）翻译改动是否符合排版规范的审阅型技能，基于格式指南与脚本发现确定性违规，并辅以人工判断类检查，全程只读、不修改文件。
dify-docs-release-sync
用于 Dify 发版文档同步的技能：对比两个版本引用（如 v1.13.2 与 v1.13.3，或 v1.13.2 与 main）的代码变更，评估文档影响并生成报告，经用户批准后更新 API 参考、帮助文档与环境变量文档。
core-topic
core-topic 是一个用于随机选取 React/JS/TS/Node 生态的 GitHub 内容并进行日语深度解说的技能，侧重把热点 PR/Issue/RFC 讲透并给出实践建议。
briefcast
Briefcast 是一个把任意主题转化为可直接朗读文本简报的 AI 技能：根据主题、受众与偏好进行联网调研、交叉核实来源、筛选值得听众花时间的条目，并撰写便于收听的口播稿件。输出为纯文本文件，可供 TTS 或后续流程直接使用。
ai-rewriting-text
基于 DSPy 的文本改写技能，可将原文改写为不同语气、风格、阅读水平或面向不同受众，并用双评委指标分别评估含义保真度与风格匹配度。
inevitability-engine
一套用于在“合成劳动力”时代系统化发掘 AI 原生软件商业机会的研究协议，通过能力前沿映射、机会发现、商业模式生成、市场验证、必然性评分与综合输出六个阶段，帮助研究者定位由 AI 能力提升而变得“必然”的软件业务。
research-to-essay
面向研究型写作的 AI 技能，从多源资料出发生成可发布的长文或社交帖子，涵盖主题综合、引用管理与语气校准，适用于 Substack、LinkedIn、学术与高管简报等格式。
doc-it
doc-it 是一个用于创建或更新代码库文档的 AI 技能，核心工作单元是单个目标（模块、包、服务、功能或子系统）及其对应文档页面，同时维护索引行和交叉链接以保证可发现性。它强调先学习仓库现有的 .docs/ 文档风格，再按仓库自身模板撰写，而不是强行套用外部风格。文档以源码为准，要求包含人类可读标题、一句话用途、源文件链接、行为说明、接口表格和相关链接等结构。文件名采用 kebab-case 并映射源码标识符，存放于对应类别的子文件夹。工作流程包括解析目标与源路径、阅读源码、定位或新建文档、按结构撰写、同步索引、双向交叉链接和验证链接有效性。它还规定代码变更或删除时的处理方式、未完成内容的标注方法，以及禁止在提交的文档中写入真实密钥、令牌、账户或客户信息等安全卫生要求。
prd-development
用于指导产品经理编写结构化 PRD（产品需求文档）的技能，把问题定义、用户研究、方案与成功标准整合为工程可用文档，避免范围蔓延与含糊。
find-and-read-papers
用于检索和阅读学术论文的技能：同时查询 alphaXiv 全文索引与 OpenAlex 引用图，先看 alphaXiv 概览定位，再用 arxiv2md 提取正文作为证据，适合相关工作调研、文献追溯与种子论文扩展。
ue5-collision-and-trace-contract
该技能用于在编写 UE5 碰撞查询前先定义“命中契约”：明确对象通道与追踪通道的含义、响应矩阵、查询类型与命中权威，避免追踪无结果或误命中。
technical-article-writing
一套面向论证型技术文章写作的方法论技能，帮助作者用一条推理链把读者从熟悉之处引向核心观点。适用于有可被反驳主张的文章、随笔或书籍章节，不适用于教程、参考文档、复盘与发布说明等非论证性写作。
technical-article-writing
这是一个面向论证型技术文章写作的方法论技能，旨在帮助作者通过环环相扣的推理链，把读者从熟悉认知引导到新观点。它强调先提炼一句话核心主张，再构建可被质疑、逐步递进的论证链，并按章节映射结构、校准细节密度与文风。支持三种调用方式：无参数或自由主题时输出默认的首轮规划（第1–7阶段）并在确认后起草；brief 只输出规划脚手架（核心想法、受众、推理链、大纲、风格约束）不进入起草；revise <path> 对已有草稿执行第7阶段的三种修订与机械文风处理。适用于围绕特定主张展开的议论文、随笔或书章，不适用于教程、参考文档、回顾笔记、发布说明等非论证性写作。
write-prd
write-prd 是一个用于 Axhub Make 客户端项目的文档生成技能，当用户明确要求撰写、起草、更新或综合 PRD 时使用，可把当前对话、项目资源、原型和画布上下文整理成简洁的产品需求文档。
lov-article-creator
统一创建、改写、品牌化或忠实转载微信公众号文章包的技能：调用唯一文风与作者性能力完成正文写作，离线产出结构、品牌、封面、4:3 正文首图、来源与质量验收报告。
lovstudio-style-clone
lovstudio-style-clone 是一个文风克隆技能：分析一篇或多篇样本文章，提取结构化文风画像，再用该文风改写目标文章。适用于模仿作家、博主或品牌风格，以及统一团队写作风格。
lovstudio-write-professional-book
这是一个由 Lovstudio 提供的付费技能（skill），用于端到端撰写多章节书籍，涵盖技术书、教程、专著等类型。其功能包括大纲规划，以及在同一部作品的长篇写作中保持章节间连贯性的逐章起草。该技能的真实指令以加密形式分发，需要先通过命令 uvx lovstudio-skill-helper decrypt write-professional-book 解密后才能阅读和执行。若未激活或未登录，需使用 npx lovstudio license activate lk-<your-license-key> 激活许可证；若提示无权使用，助手会引导用户输入许可证、打开购买页面或取消。若提示技能未安装，则需通过 npx lovstudio skills add write-professional-book -g -y 或 npx lovstudio skills add skills -g -y 安装。若解密后的 SKILL.md 引用了其他文件，需按需传入相对路径再次解密，且每次使用都应重新解密，不要缓存。使用要求 lovstudio-skill-helper 版本不低于 0.9.0。
lov-dev-blog
lov-dev-blog（研发手记 · Dev Journal）是 Skill Publisher 网站博客发布的规范契约技能。它能把一次开发会话整理成中文技术博文并直接发布到 Skill Publisher 网站博客，同时为 deep-research、lov-distill 等技能向 blog_posts 发布生成的 Markdown 产物定义了统一的自动化契约。该技能负责管理共享的 blog_posts 语义字段（source_kind、source_path、is_visible、show_in_index 等），支持直接成文与生成物同步两种发布模式，并涵盖封面生成上传、行内图片清单与上传、Supabase upsert、公开文章验证等完整流程。
lov-lovpen-add-wechat-channel-comp
这是一个用于处理微信视频号内嵌组件的技能工具。它接收一段微信视频号 mp-common-videosnap DOM 结构或一条 Lovpen ::wechat-channels DSL 指令，输出规范化的 Markdown DSL，或输出可直接放入文章的微信原生 HTML 组件代码。当目标文件已存在时，该工具只在唯一明确的插入标记处替换内容，不会覆盖其他正文。工具通过确定性命令行脚本完成渲染，会校验输出结构（Markdown 含九个规定字段的单一指令、HTML 含单个原生组件及关键属性），并返回字节数、SHA-256 和写入状态等机器可读信息。不适用于仅提供预览链接而无 DOM/DSL、整篇公众号文章排版、远端草稿发布或视频号视频本身上传发布等场景。
lov-output-for-article
lov-output-for-article 是 lovstudio/skills 中的文章文件输出旧兼容入口，现已停止独立执行与规则维护，不再作为公开入口。新任务不应通过语义发现使用它，而应统一路由到 lov-article-creator 的 package-output 管线；仅在旧任务或旧配置显式调用该 Skill 时才触发兼容转交。转交时保留用户原始输入、授权范围和目标状态，并按目标 Skill 当前版本重新执行预检、状态语义与验收，最终只报告目标 Skill 的真实状态，不把兼容路由写成独立完成。
lov-skill-namer
lov-skill-namer 是一个面向 Skill 命名场景的辅助工具：为单个或整组 Skill 起名、改名与审名。它依据 Skill 的真实能力、实际输出与已认可范例，给出准确、简短、优雅且一致的中英文名称，并可输出命名清单供批量审查。适用于为 Skill 命名、审查 Skill 目录命名风格、判断中文名是否妥当，或同时给出中英文名称。它不处理公司、普通项目或 App 命名，也不负责创建业务实现、优化执行流程、修复脚本，或执行安装、发布、下架、同步等操作；仅改调用 ID、仓库名或目录的兼容性迁移也不在其范围内。
lov-voice2srt
lov-voice2srt 是 LovStudio 技能集中的语音转字幕工具，可将录音、播客或视频转换成可剪辑的 UTF-8 SRT 字幕文件、结构化 cue JSON、纯文本和审计报告。它支持复用 OpenLess 词库或 lov-personal-vocabulary 的 vocabulary.json，把其中的专业术语作为热词传入识别流程，以改善专有名词的识别效果。工具支持 DashScope、火山引擎（volcengine）和本地 whisper-cpp 三种识别渠道：使用云端渠道前必须先运行 --dry-run 预检，展示输入时长、provider、model、词库条数、分段方案和预计费用，待用户明确接受本次费用后加 --confirm-cost 执行；使用本地 whisper-cpp 时不需要云端凭据，也不产生 API 费用。运行结束后会校验时间戳，抽查词库术语并报告结果，输出路径、计费秒数等信息都会写入报告。该工具只管转写与生成字幕，不负责维护词库、给已有字幕增加学习注释，也不处理视频剪辑、混音与成片质检。
humanizing-text
Humanizing Text 是一个用于改写文本的 AI 技能，目标是把机械、AI 味重或过度打磨的文字改写得自然、像人写的，同时保留原意和作者的声音。它把写作问题分为两层：措辞层面的 24 种表层模式，以及文章构建层面的 14 种结构模式。使用时先校准作者风格，再检查整体结构，然后逐条扫描表层模式，最后做外科手术式编辑，只改动有问题的部分，保留引文、代码、命令、链接、标识符和数据等精确内容。它强调这些模式只是编辑启发式，不是 AI 检测器，不能用来断言某段文字由 AI 生成。