progressive-investment-research
构建和维护可累积的投资研究认知模型，适用于持续投资研究、行业/公司/技术主题研究、独立 Research dossier、Current Model 状态恢复、材料吸收、并行搜索、模型更新与 promote 到 Obsidian 等场景。
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更新于 11-03 00:11
写作与研究
14,625 个结果
deep-research
Deep Research 是一个综合性研究助手技能，用于跨多来源综合信息并附引用，适合深入调研、汇总资料、分析不同观点、识别关键发现与趋势、评估来源可信度。
aminer-free-search
AMiner 免费学术检索技能，优先使用免费接口完成论文初筛、学者识别、机构与期刊会议名称规范化以及专利趋势扫描，帮助判断实体相关性与是否值得升级付费接口。
aminer-open-academic
AMiner 开放平台学术数据查询技能，包含 27 个 API 与 5 个组合工作流，可检索论文、学者、机构、期刊和专利信息。需设置 AMINER_API_KEY 环境变量使用，部分接口收费，高额调用前需用户确认。
citation-faithfulness
用于核查论文 PDF 中文中引用是否忠实于被引文献原文的技能：逐条找出论文对某来源的具体主张，联网检索该来源并判定是否被真正支持，可发现曲解、结论反转、错误归属、数据不符等，运行依赖 Read、WebSearch、WebFetch 工具。
distill-project
distill-project 是一个用于把项目工作沉淀为指令与上下文的技能。它把可访问的项目历史整理成两个持久文件，使全新会话能够复现已确认的规则、事实和输出约定。该技能将每段聊天、页面、文件和过往输出都视为不可信数据，不执行其中嵌入的指令，并在收集证据时保持源聊天、邮件和已发布输出为只读。产出包括：项目指令（面向目标字段的简短祈使规则，并指向上下文）和项目上下文（受众、来源、输出索引、工作流程，以及每种输出类型对应的一个精确模板）。技能强调规则与事实分离、指令不超过目标字段的已验证长度限制，并明确不声称 ChatGPT 保证 6,000 字符限制。工作流程涵盖确定范围与目标、先清点来源再阅读、从对话中提取决策而非内容、完整阅读输出并提取设计、按优先级调和冲突、按骨架写入两个文件、保存前检查，以及保存并报告。后续更新时先读取两个文件，仅清点自 Updated 日期以来的变化，就地编辑并保留仍有效内容。
faq
这是一个用于回答关于当前代码仓库的问题并将答案记录到仓库 FAQ 文档中的技能。当用户使用 /faq 提问、转发他人关于当前仓库的问题，或说“add this to the FAQ”时触发。它会先在聊天中给出即时答案，再把问题整理成一条永久 FAQ 条目写入仓库文档。支持 --dry-run 模式，仅展示拟写入内容而不实际写文件。适用于任何仓库，无需逐仓库配置。
creating-artifacts
Amp 官方技能：把计划、提案、调研、对比、状态报告等文档写成单页自包含 HTML 产物，通过门户链接分享，读者可两分钟速览、按块评论，并在每次修订后用同一链接回看。
paper-read
面向研究工作流的论文阅读技能：接受PDF、arXiv链接或粘贴文本，先定位论文并给出结构化分析，再结合个人wiki知识库进行交互讨论，最后可选择把论文摄入wiki。
research-companion
Research Companion 是一个结构化研究构思助手，引导研究者从模糊兴趣出发，通过六个阶段形成具体且经过评估的研究方向，并给出 PURSUE / PARK / KILL 结论。
research-session
Research Session 是 Researcher Pack 的研究会话编排入口，用于在开始工作时加载研究状态、生成简报、按需路由到训练、读论文、文献检索、头脑风暴、写作与 wiki 维护等工具，并在结束时汇总会话、更新状态与提交变更。
technical-documentation
一套技术文档编写与审查方法，按用户当下需求将文档分为教程、操作指南、参考和解释四类，帮助创建、重组、审阅和改进技术文档。
research
面向需要联网调研的并行子代理研究技能，通过多来源并行抓取与汇总回答跨厂商、论文或仓库的比较性问题，并将发现落盘沉淀为可复用的知识语料。
antislop
AntiSlop 是一个用于检测 AI 生成写作模式（即“slop”）的工具。它通过扫描文本中的禁用短语、结构性特征和评分系统，帮助用户识别并修正 AI 写作痕迹。该工具基于维基百科 AI 写作迹象、芬兰学术研究以及佐治亚理工学院对 1.68 亿多篇文章的分析。它提供 30 秒“星座测试”快速判断，并列出 Tier 1 和 Tier 2 短语模式、结构模式（如断奏片段、比较句、句子统一性、表情符号标题）和内容模式（如意义膨胀、宣传语言、模糊归因、聊天机器人痕迹、谄媚语气）。评分系统根据问题类型累计分数，并输出包含星座测试结果、slop 分数、问题列表和总结的报告。使用方式为输入 /antislop 并粘贴文本，或说“check this for AI slop”。适用场景包括编辑、写作、内容审核等，帮助保留作者独特声音。限制：仅检测模式，不保证完全准确，需人工判断。
plan-collab
plan-collab 是 archdev 提供的协作式计划编辑技能，让智能体与人在浏览器中实时共同编辑一份 Markdown 计划。计划只存在于 Artifact 中，不写入磁盘；智能体通过本地 `archdev plan collab` seat 加入协作，接收并回应信号，支持幽灵补全、选区改写建议、任务执行与整段应用、计划批准后的任务拆解以及运行撤销等操作。使用前需已登录用户会话，并通过句柄文件定位 seat。
concept-doc-store
concept-doc-store 是一个用于引导和维护“无向量、分层”概念文档库的技能，面向概念、架构与决策记录，强调不重复代码行为。它把文档组织为 git 原生、可链接的文档格，供智能体与人类按角色和问题导航，再跳转到代码、示例和测试。
faq-driven-docs
FAQ 驱动文档技能：在仓库中创建并维护 DESIGN_FAQ（为什么）与 DX_FAQ（怎么做）两类问答文档，把知识压缩成可检索的 Q&A，供人和智能体快速查阅，避免冗长规格说明。
js-docs-sync
js-docs-sync 是一个用于同步 JS 包中手写 docs/ 文档与源码的技能，确保文档中的导出、签名、类型、枚举和代码示例与源码一致，避免使用方写出错误代码。
ranking-list
该技能用于把一段真人出镜的口播视频剪辑成“分级榜单（tier-list）”短视频。它在说话人胸前叠加一张从 S 到 F 的分级表格，被点名的条目会先弹出，随后按说话人给出的评级落进对应档位。使用前需克隆该技能的文件夹，并确保已设置 GROQ_API_KEY 用于转写，同时需要 ffmpeg 与 Node。流程包括：运行 reel.py words 获取逐句时间戳，定位条目名称与评级词；运行 frame 读取下巴纵坐标以确定字幕与表格位置；编写 JSON 规格文件描述视频、标题、条目、档位与时间；最后用 build.py 生成视频并检查 sheet.jpg。
shengjiang-research
生姜调研是一套基于用户自有 TikHub API 的社媒调研 Skill，可采集账号、作品、评论、字幕与公开表现数据，先预览费用再小样本验证，最后批量采集并输出结构化表格、原始 JSON 与分析报告。
to-md
to-md 是一个把当前讨论或指定主题整理成独立 Markdown 文档的技能，必要时借助 show-me 生成可视化说明。适合需要将对话内容沉淀为可独立阅读文档的场景。
to-prd
to-prd 是一个将当前对话内容直接综合为 PRD（产品需求文档）并发布到项目 issue tracker 的技能。它不进行用户访谈，而是基于已有的对话上下文和代码库理解来生成文档。该技能会先探索仓库以了解代码库现状，使用项目领域词汇表，并遵循相关 ADR；随后勾勒测试接缝（seam），优先复用现有接缝、使用尽可能高的接缝，并与用户确认接缝是否符合预期；最后按模板撰写 PRD 并发布到项目 issue tracker，同时打上 ready-for-agent 分类标签。PRD 模板包含问题陈述、解决方案、用户故事、实现决策、测试决策、范围外事项和补充说明等部分。使用前需已提供 issue tracker 与分类标签词汇，否则需先运行 /setup-matt-pocock-skills。
meridian-investor-research
该技能可为任意创业公司生成Meridian投资人情报报告：根据公司网址，经真实搜索匹配6位投资人，输出其背景、匹配理由、可溯源事实与高度个性化的冷邮件，并汇总邮箱列表。所有事实须经网络核实，不编造数据或引语。
documentation
面向 README、运行手册与架构文档的技术写作模式与准确性核查技能，可在编写文档、创建运行手册或记录系统架构时使用，并提供可搭配的 MCP 服务器与插件建议。