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找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。

更新于 11-04 00:13

写作与研究

14,707 个结果

argumentation-framework

这是一个面向辩论场景的论证构建技能，为正方与反方辩手提供系统化支持：包含图尔敏论证模型的六要素结构（主张、数据、保证、支撑、限定、反驳）、按强度分层的证据类型体系（从元分析到类比）、诉求类型（逻辑、信誉、情感、时机）及其使用注意事项，以及五类反驳策略与交叉质询问题设计。该技能用于帮助辩手组织论点、评估证据质量、预判并回应对方攻击，并附有论证强度自评矩阵。

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dym-humanizer

dym-humanizer 是一个面向 humanizer（文本人性化处理）工作流的技能枢纽，通过斜杠命令 /dym-humanizer 调用。无参数时显示子技能（slug）列表并停止；带 slug 时按顺序查找并只读取对应的子技能文件（SKILL.md），再按其步骤执行。可用子项包括：install-shell（通过 Skills CLI 或手动复制安装 Humanizer）、install-claude-plugin（以 Claude Code 插件方式安装）、humanize-pasted-text（默认模式，处理直接粘贴的文本）、humanize-files-and-embedded（处理磁盘文件及嵌入其他任务）、tune-false-positives（减少误改，保留必要的人为细节）、contributor-validate-and-release（面向贡献者，修改 Humanizer 本身的检查与发布规则）。该枢纽只在被调用时加载子技能内容，以免占用过多上下文。

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dym-humanizer-contributor-validate-and-release

该技能面向 Humanizer 项目的贡献者，用于在提交 PR 前本地复现 CI 的三条校验命令。Humanizer 仓库没有构建步骤、测试运行器或 package.json，只有一个 Python 校验脚本和两条外部检查命令。技能说明如何克隆 blader/humanizer、准备 Python 3（CI 使用 3.12）与 Node 22 环境，并按顺序运行 python3 scripts/validate-package.py、npx --yes skills@1.5.20 add . --list 以及 claude plugin validate .。校验脚本按九个检查点验证包结构，包括 SKILL.md 的 YAML 元数据、版本一致性、SKILL.md 数量、plugin.json 的 skills 路径、AGENTS.md 的 Plain Language 规则、pattern 编号连续性以及 SKILL.md 行数上限。技能还说明新增或修改 pattern 需要同步更新四处文件，修改版本号需保持三处一致，并强调所有文档与提示必须使用 Plain Language 风格。

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dym-humanizer-humanize-files-and-embedded

该技能用于在不改动代码、YAML 元数据、数据和链接目标的前提下，对磁盘文件中已有的正文进行改写，并支持两种模式：文件模式直接覆盖写回文件并给出简短聊天摘要；嵌入式模式仅返回最终文本，供其他任务作为最后一步调用。适用于改写仓库中的 README、文档、博客文章和发布说明，或让其他任务在生成 PR 描述、提交信息前调用它作为收尾。运行入口在 agent 聊天框内，本身不提供 shell CLI、批量参数或可用于 CI 的检查命令与退出码。

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dym-humanizer-tune-false-positives

该技能用于在 Humanizer 文本改写流程中防止“过度修改”，重点处理误报（false positive）与应保留的人类写作细节。它依据 SKILL.md 中“Check for false positives”和“Human details to keep”两节，列出不应被标记为 AI 痕迹的内容（如规范语法、单独出现的弯引号或破折号、有意重复的段落开头、有用的免责声明、引文、2022-11-30 之前的修改等），以及应保留的人类细节（具体细节、未定情绪、年代俚语、第一人称选择、句长不均、括号自注等）。使用方式是在 agent 聊天框中调用 /humanizer 并限定范围，例如指定只修改 §7、§14、§23，不触碰引号与代码块内容；当输出丢失语气或删掉必要内容时，可引用对应条目要求重跑或恢复。还建议用 git diff --word-diff 人工核对是否丢失名称、数字、日期或引用。适用于技术文档、设计文档、教程等需要保留原意与人类语气的改写场景。

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creating-docs-diagrams

该技能用于为文档创建可访问、手工编写的内联 SVG 架构图与序列图，替代 Mermaid 代码块。它仅适用于 website/src/content/docs/**/*.mdx 下的文档页面，cookbook、文章和变更日志等不在范围内。工作流程要求先用 ripgrep 清点现有 Mermaid 图并记录节点、边界、连边方向与标签，再按拓扑结构选择架构图或序列图模式，用字面量内联 SVG 替换，并保留所有语义细节。每个 SVG 需设置 role="img" 与完整的 aria-label，标记 ID 需唯一。完成后需启动网站预览，在桌面视口和 390 像素视口截图，逐像素检查留白、箭头长度、文字与线条关系等问题并修复，最后运行残留检查和网站构建验证。视觉规范包括随内容推导画布宽度、部署边界用虚线松绿色、节点用白色配细暖黑描边、字体与配色等具体要求，且禁止使用 Mermaid、脚本、外部资源和亮色渐变等。

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paper-write

Paper Write 是一套用于从提纲逐节生成 LaTeX 论文草稿的技能，来源于 rohitg00/auto-claude-code-research-in-sleep。它可用于在用户提出“写论文”或“draft LaTeX”等需求时，按 PAPER_PLAN.md、NARRATIVE_REPORT.md 与已生成图表自动生成结构化的 paper/ 项目，包括主文件、章节文件、数学宏、参考文献与图表引用。该技能支持 ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、ACL、AAAI、ACM、IEEE 期刊与 IEEE 会议等模板，可配置匿名作者块、目标会议、页数上限以及是否用 DBLP/CrossRef 获取真实 BibTeX。写作流程覆盖项目初始化、逐节撰写、参考文献过滤、去 AI 化润色、交叉评审、反向提纲检查与最终检查，强调完整可编译 LaTeX、引用真实来源、每项主张有证据支撑并符合目标会议规范。

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link-reader

link-reader 是一个用于处理链接阅读的 AI 技能：当用户直接发来视频、音频、社交媒体或文章链接而没有附带其他指令时，先读取原始内容（而非搜索摘要），再用通俗语言说明来源真正讲了什么，区分事实与作者观点，并按需核实关键数字。它建立在 x-reader 技能（CLI/MCP 抓取）之上，媒体内容可配合 video 技能转写。技能强调诚实标注证据等级（如完整读取原文、转写、部分读取、仅摘要、无法读取），并明确禁止用搜索结果替代原文、禁止在未消费媒体内容时声称“已看/已读”。安装命令为 npx skills add runesleo/x-reader --skill x-reader --skill link-reader -g -y。

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document-translation

Sarvam AI 文档翻译技能，用于编写正确的 Sarvam Document Translation SDK 代码。该 API 采用异步五步管线：create（创建任务）、upload（上传文件）、start（启动管线）、poll（轮询状态）、export（导出译文），可将 PDF、Word、Excel、PowerPoint 和 HTML 整份文档翻译为最多 12 种印度语言，并保留原始版式与格式，输出仍是原格式文件而非纯文本。技能覆盖 Python 与 JavaScript/TypeScript 两种 SDK 用法，并列出关键注意事项，如上传需手动 PUT、导出按语言逐个调用、Odia 代码用 or-IN、签名 URL 24 小时过期、按目标语言分别计费等。

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