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一个提示词优化技能:把粗糙、简短或零散的需求改写成清晰完整、可直接复制使用的高质量提示词,并按目标选择合适框架,必要时补齐上下文、角色、风格、约束与输出格式。
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
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一个提示词优化技能:把粗糙、简短或零散的需求改写成清晰完整、可直接复制使用的高质量提示词,并按目标选择合适框架,必要时补齐上下文、角色、风格、约束与输出格式。
make-it-learnable 是一个将文档、代码仓库、函数、论文、规范、转录文本、URL 或主题转化为单个自包含交互式 HTML 课程的工具。其核心理念是“可探索的解释”(explorable explanation):由散文承载的交互式概念模型,读者先说出预期,再观察现实与预期不符之处,而非带测验的幻灯片演示。生成的 HTML 文件无需构建步骤、无需网络、无依赖,可直接打开、邮寄或托管在任何地方。该技能本身不提供标记、样式表或脚本,而是提供一套蓝图格式说明要构建什么,以及约定说明每个组件必须如何表现,由使用者依据这两者自行编写页面。仓库包含授权指南、蓝图格式、组件约定、检查机制、运行时要求、可视化指南、多语言字符串配置,以及 lesson-core.js 核心逻辑和若干无样式骨架结构。工作流涵盖理解来源与受众、选择组件(通常 4 到 7 个)、用散文写主线、编写蓝图、检查蓝图、构建页面、验证和交付。适用于希望将技术材料转化为互动学习课程的场景。具体收费、价格等信息暂未提供。
一套用于创建、编辑和验证 AI 技能(skill)的元技能,将测试驱动开发(TDD)应用于技能文档编写:先以子代理压力场景观察失败基线,再编写 SKILL.md,验证代理是否遵守,最后重构堵漏。
百度学术使用指南,介绍如何用百度学术进行中英文文献检索、筛选结果、访问中文数据库全文,以及导出引用和开展双语研究的实用方法。
面向代码大模型研究的论文与资料合集,覆盖 Codex、CodeGen、StarCoder 等基础模型,以及代码生成、补全、修复、翻译、理解与评测,配套一篇 TMLR 综述,跟踪 500+ 篇相关论文。
CrossRef REST API 是学术出版领域的官方 DOI 注册机构接口,可免费、无需认证地解析 DOI 并获取期刊文章、图书、会议论文、预印本与数据集等标准化元数据,含标题、作者、发表日期、被引次数、许可与全文链接。
课程设计指南技能,运用逆向设计、建构对齐与能力本位框架,帮助设计以研究为依据的课程,适用于高等教育课程设计、培训项目开发与教育研究。
数据库比较指南:汇总 Web of Science、Scopus、PubMed、IEEE Xplore、Google Scholar、JSTOR、arXiv、SSRN 等主要学术数据库的覆盖范围、学科、访问模式与特色,并给出检索算符与跨库检索策略参考。
DOI 内容协商与元数据检索指南,介绍如何通过不同 Accept 头从 DOI 解析端点获取结构化元数据、格式化引用与 BibTeX,并给出 CrossRef API 单篇查询、批量解析及 DOI 校验规范化的用法与注意事项。
用于撰写竞争性科研基金申请书的技能,覆盖提案结构、具体目标页、预算编制、时间线以及 NSF、NIH、ERC、NSFC 等机构的评审标准与常见错误提示。
基于 GROBID 的学术 PDF 解析技能,可将 PDF 论文转换为结构化 TEI XML,提取元数据、正文分节和参考文献,并提供 REST API、Python 客户端与批量处理示例。
介绍 h-index 等科研影响力指标的理解、计算与规范解读,涵盖 h-index、i10-index、g-index、m-quotient、hI-norm 及期刊层面指标,并提供计算与查询示例。
面向多源深度调研的结构化方法论技能,提供五阶段调查框架:界定范围、跨层级来源采集、来源评估、证据综合与交付物产出,用于系统性综述、政策简报、竞争分析等需要全面覆盖的研究问题。
基于 awesome-latex-drawing 的 LaTeX 绘图技能,提供 30+ 出版级科学图形示例与指导,涵盖贝叶斯网络、张量分解、神经网络架构、时间序列可视化等,核心使用 TikZ 与 PGFPlots。
提供学术论文、会议演示、简历、求职信、海报等 LaTeX 模板集合的技能,基于 latex-templates 仓库,帮助研究者快速套用符合常见排版规范的文档模板。
LaTeX 文档翻译指南,介绍在保持数学公式、交叉引用与排版结构的前提下翻译 LaTeX 学术论文的工具与流程,涵盖 LaTeXTrans、MathTranslate 等命令行与 Python 方案。
用于在多语言之间翻译学术论文、学位论文与研究文档,强调技术准确性、引用完整性与学科术语一致性的策略指南。
OpenResearcher 是一套面向长周期深度研究的开源流水线,使用 LLM 将复杂研究问题拆解为子问题,迭代检索并阅读文献、构建内部知识表示,最终合成带引用的多章节研究报告。
面向商业、物流与资源分配问题的运筹学技能,涵盖线性规划、整数规划、排程、网络优化、仿真与决策分析,主要用 Python 优化库实现。
面向期刊投稿同行评审修订阶段的写作技能,帮助撰写专业、有效的审稿人回复信(rebuttal)。涵盖回复信结构、逐条回应策略、处理不合理评审意见,以及重大修订的组织流程。
从学术论文构建可跨会话持续使用的结构化知识库,用 Markdown 与 YAML 保存笔记、论断、论文间关联、研究问题与综述,支持 git 版本管理和检索查询。
研究与数据流程自动化技能,介绍用 Snakemake、Nextflow、Prefect、Airflow、Make、DVC 等工具搭建可复现流水线,结合 MLflow 做实验追踪、Jinja2 生成报告与 cron 定时调度。
面向科研写作的实践指南,整理论文结构、标题与摘要写法、Markdown/Pandoc、Quarto 等工具工作流,以及常见写作误区和最佳实践,适合需要提升学术写作与投稿质量的研究者参考。
面向实证会计与金融研究的 STATA 代码模式集合,涵盖 COMPUSTAT 数据清洗、盈余质量模型(修正 Jones、Kothari 业绩匹配)、真实盈余管理、事件研究、面板固定效应回归及 PSM、Heckman 等稳健性检验,并给出出版级表格输出与最佳实践。