cli-microsoft365-script
用于编写基于 CLI for Microsoft 365（m365）命令的 PowerShell 脚本，自动化 Microsoft 365 管理任务，涵盖脚本配置、认证、错误处理、输出解析与常见脚本模式。
Skill 广场
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更新于 11-04 00:13
写作与研究
14,705 个结果
rfp-response-content-generation
面向 SharePoint 投标场景的分段提案起草智能体技能：依据已批准策略简报（目录+内容策略）、RFP 跟踪表与公司源文档，逐节生成完整 Word 提案草稿，无源材料处插入结构化占位符。
topic-explainer
Topic Explainer 是一个用于生成“主题解释器仪表盘”的技能：根据用户指定的主题，产出一份面向商业受众的、干净专业的卡片式交互式 HTML 仪表盘，用概念卡片、对比表、决策指南、用例示例等模块清晰讲解主题内容。支持按主题自适应取舍章节，并可选保存为 SharePoint 文件或内联展示。
ux-copy-writer
ux-copy-writer 是一个专注于界面微文案（microcopy）的写作类技能：为按钮标签、错误提示、空状态、工具提示、确认对话框和无障碍文本等界面元素撰写文案。它先识别需要文案的 UI 元素和用户所处情境，再给出 3–5 个版本，按清晰度、语气和简洁度选出推荐版本并解释理由，输出包含语气与字符数。适用于生产环境 UI 文案的撰写与打磨；具体安装方式与运行平台暂未提供。
investment-researcher
investment-researcher 是 poorvith-mp/skills-finance 仓库中的一个技能条目，根据现有资料，该技能已被标记为弃用（Deprecated），并已迁移至 skillary 的现代化目录中，在 v4.1 版本中被移除。资料未提供该技能的具体功能、使用方式、适用场景或限制等细节，仅说明其迁移与移除状态。
write-user-guide
write-user-guide 是 Great Docs 文档站点中用于撰写和维护叙述型用户指南页面的技能。它说明如何在 docs/user_guide/ 目录下创建 QMD 页面、编写 YAML frontmatter（title、guide-section、tags 等）、按 guide-section 分组页面、用两位数数字前缀控制侧边栏排序、使用 Quarto callout 提示块、嵌入可执行的 {python} 代码单元、使用表格预览与探索组件，以及编写跨页链接和图片引用。该技能还提供新增页面、重排页面、把 README 转换为指南页等操作流程，并列出常见的注意事项。
x-article
将 posthog.com 的博客或 newsletter 文章转换为适合发布为 X（Twitter）Article 的 markdown 文件，并下载按顺序编号的图片，方便用户复制文本并依次拖入图片。
humanize
Humanize 是一个改写文本、打破 AI 统计模式并恢复人类语气的中文技能，适用于文风机械、公式化或疑似机器生成的文字。可接收内联粘贴、文件或附件中的文本。
adr-review
adr-review 是一个用于审阅和重写 ADR（架构决策记录）的技能。它以“没有背景上下文的新团队成员”视角阅读每一份 ADR，找出文档中假设读者已知上下文、埋没决策、或包含对未来读者无意义的历史包袱等问题，然后逐份重写。适用于单份或批量 ADR 的审阅与改写。
markdown-no-artificial-line-wraps
该技能规定编写和编辑 Markdown 时不要在固定列（如72或80字符）插入人工硬换行，让渲染器按视口自动软换行，以减少 git diff 与合并冲突，同时说明列表、标题、代码块、表格、诗歌等场景下硬换行的正确用法。
write-architecture-docs
该技能用于为工程团队撰写或重写架构子系统文档、ADR（架构决策记录）和参考资料，适用于在 docs/architecture docs/subsystems/ 等目录下创建、更新或审阅文档。它强调文档需同时服务两类读者：需要精确参考材料的系统开发者，以及需要背景叙述的团队成员，且不依赖项目既有上下文即可读懂。写作前要求先阅读同目录下至少两篇同类文档以校准语气、结构与细节程度，并阅读将引用的 ADR 以便在正文中内联概括其核心思想。文档应描述系统本身而非项目过程，避免工作流、PoC、冲刺、里程碑等临时性表述和产品对比。结构上建议先给出具体示例（代码片段、JSON 或图示）作为理解锚点，再明确设计原则，随后按叙事流展开，问题与解决方案成对呈现。引用 ADR 时需在正文中概括要点并附链接，使文档可独立理解。参考资料按持久性排序：ADR 优先，持久参考材料次之，历史规划文档最后并标注。需避免压缩式摘要、未加解释的术语、以 ADR 代替解释、项目过程叙述以及过于简略的概述。完成前应以无背景开发者视角重读全文，检查每段是否可脱离外部上下文理解、是否先讲原因后讲内容、是否需要具体示例、以及是在陈述系统事实还是叙述项目。
critique-docs
critique-docs 是依据 Diataxis 框架（教程、操作指南、参考、解释四种模式）审查 Markdown 文档页面与页面树的技能，检查每页是否守住其宣称的模式，以及标题结构、页面链接与导航列表是否自洽。仅审查 Markdown 页面与页面树，不评估实际渲染站点、非 Markdown 源格式或代码示例的技术正确性。
critique-microcopy
critique-microcopy 是一个用于评审错误消息、空状态等短界面文案的技能，按 NN/g 错误消息指南量化为 14 条 NNG-EM-* 标准检查。它针对带文本标注的界面（标注位置、容器、时机与行为），不评审真实应用或截图；也可接受纯字符串列表作为降级输入。
plt-grade-doc
对已有产品文档按其类型的研究型评分标准进行评分与审阅，输出逐项报告卡。需本地或联网获取模板库的 manifest.json 与该类型指南；文档未存在、需重写或类型不在27类之内时不适用。
writing-style
一份面向技术写作的写作风格指南，用于让文档、注释、README、提交信息等读起来像人类技术文档而非大模型输出。核心是直接陈述事实与机制，避免空泛形容词、铺垫、节奏修辞和行业隐喻。
make-plan
make-plan 是一个通过交互式、迭代流程，基于文档研究来创建实施计划的技能。它要求先阅读研究结果，再在 .claude/plans/{plan_name_folder} 下以 .md 文件形式编写计划，并强调对信息进行独立核实。
research
PyMC Labs 的 pymc-marketing 项目中的 research 技能，用于根据用户请求结构化调研任务：明确需求、检查相关 Python 文件、识别需改动之处与受影响文件，并输出调研计划。
reflect
Reflect 是 Socrates 循环中的一个环节，用于将 Wonder 阶段产生的含义候选与用户想表达的含义逐一进行比对。它每次只提出一组比较，不自行判断哪个含义正确，也不虚构用户意图。提问时优先采用多选题形式，方便用户快速对每个含义进行分类，同时始终允许用户自由补充修正。用户选择或写下的细微差别会被记录到“User's intended nuance”字段中。最终输出一份比较列表，列出每个含义的用户意图细微差别、模型解读的细微差别以及是否相同。当所有含义候选都完成可见的相同/不同比较后，Reflect 停止并移交给 refine。
wonder
Wonder 是 Socrates 循环中的一个环节，用于扩展用户模糊请求中隐藏的含义。它通过一次只问一个问题，围绕用户措辞中承载歧义的最小短语，逐步澄清该词或短语在当前语境下的语义边界，直到至少出现三个由用户确认的含义候选。它强调选项只是探针而非已收集的含义，只有用户选择、否定、修改或解释后才算收集到候选。最终将至少三个用户确认的含义候选以 Markdown 列表写入 .symposium/scratch/socrates.md 的当前循环 ### Wonder 部分，然后交给 reflect。
nav-deep-research
nav-deep-research 是 Navigator 插件中的一个深度研究技能：输入一个问题，通过联网检索抓取来源、撰写带引用的 report.md，并经过对抗性评审与确定性门禁检查，最终把结论写入知识图谱。它默认关闭，需在配置中启用，适合需要可溯源、经复核的调研报告的自动化研究场景。
deep-investigate
一个用于编排多阶段深度调研的技能：先侦察形成提纲，再派发多个子代理并行撰写各自章节，最终产出按目录组织的详尽调研文档与索引，而非单一浅层摘要。
content-writer
content-writer 是一个作文技能，把原始转录稿写成一篇长文。它保持原始声音与结构，在深化的地方融入研究内容，用 ICE 评分最高的钩子作为标题与开头。输入为转录稿 .md 文件或 notes-processing/ 下的文件夹名，需同目录有 research.md 和 hooks.md，输出 content.md。
linkedin-post
linkedin-post 是 rami-maalouf/skills 中的一个技能，用于把文章、长文或零散想法改写成 Rami 风格的 LinkedIn 帖子，适合需要将内容二次利用为社交媒体文案的场景。
humanize-chinese
humanize-chinese 是一个检测与改写中文 AI 味文本的技能，提供评分、人性化改写、学术 AIGC 降重和风格转换的实用流程，适合用户要求去AI味、降AIGC、让文字更自然或改成人话时使用。