create-skill-from-source-code
该技能用于分析已有源代码，识别其中的关键架构模式与实现技巧，并将其转化为结构化的教学型技能文档。它会引导用户阅读源码、提炼3至5个核心模式、创建技能目录、生成带 YAML frontmatter 的 SKILL.md，并可选地添加示例脚本与模板文件，最终通过校验清单确认文档格式与内容质量。
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 11-06 00:14
写作与研究
14,812 个结果
openpyxl-merged-cell-safe-write
openpyxl 合并单元格安全写入模式：在 openpyxl 中向合并单元格写值会触发 MergedCell 错误，本技能给出正确顺序——先给合并区域左上角单元格赋值，再执行合并，最后设置格式。
common-workflow-writing
一套用于编写简洁、节省 token 的工作流与技能文件的规则集，防止过度构建导致后续需要昂贵的优化。适用于创建或修改工作流、SKILL.md 等文件时。
kotlin-best-practices
面向 Kotlin 编码的实践规范技能，涵盖作用域函数选择、backing properties、集合只读暴露、错误处理与可见性等核心模式，并列出应避免的反模式，适合编写地道 Kotlin 代码时参考。
product-business-requirements
该技能用于在编写产品或技术规格之前先明确业务层面的“为什么”，标准化 BRD 与 BRD-lite 的需求发现流程。它覆盖业务目标、干系人影响、现状到未来状态的转变以及可衡量的价值成果，并提供发现工作流、BRD-lite 起草、质量门禁、反模式清单和参考模板。适用于业务分析、需求挖掘、BRD 撰写及低风险工单的轻量处理。
style-dna
Style DNA 是一个用于从单一作者的文章集合中提取写作风格并生成可复用 Markdown 风格指南的技能。它适用于用户希望分析文风、克隆某位作者的写作口吻、统一内部写作者风格或进行学术性风格分析等场景。该技能只客观描述写作形式特征，不生成新文章、不比较作者、不评价好坏，且每条特征都必须有原文引用作为证据。
leaf-press
LEAF Press 用于把活跃的 LEAF 条目整理成可引用的 Markdown 摘要，写入 .leaf/04-pressed/{slug}.md，并在源 00-status.md 中写入论文式摘要。它不移动、提升或执行源内容，仅做忠实压缩与引用。
home-assistant-docs-writing-style
Home Assistant 官方文档写作风格指南，用于撰写或编辑 Home Assistant 文档、网站页面、集成页面、博客文章与界面说明等面向用户的文字，规定语气、术语、结构与集成文档模板。
typos-publish
该技能将原始 Markdown 文章补全 Typos 博客所需的 frontmatter 字段（title、slug、description、category、cover、date），经用户确认后通过 /api/v1/posts 接口发布到 Typos 站点。上传由 scripts/upload.mjs 脚本完成，凭证读取自本地 config.json（baseUrl 与 token）。支持单篇与批量处理，并给出 401、503 及网络错误的处理提示。
not-just-a-skill
用于审查、诊断并改写带有AI写作痕迹的文本，如夸大意义、"not just X, but Y"式否定平行结构、模糊归因和助手式格式。强调把模式当作线索而非证据，不单凭一个特征断定文本由AI生成。
argdown
Argdown 是一套面向论证地图的类 Markdown DSL 与命令行工具。它以 .argdown 文本文件为源，用 argdown CLI 解析并导出 SVG、DOT、HTML、JSON，适合梳理辩论、正反观点与前提结论结构。
human-writing
让 AI 写文章时避开罐头味、写得有人味，或检测一段文字中的 AI 生成痕迹。适用于写文章、博客、专栏，以及分析文本是否像 AI 所写。含写作辅助与 AI 味检测两种模式。
ma-end-to-end
面向元分析全流程的 AI 辅助编排技能：从 TOPIC.txt 出发，按编号阶段推进选题、检索、筛选、全文管理、数据提取、统计分析、论文撰写与审稿回复，产出最终手稿与审稿意见回复。
publish-blog-article
用于在 Hugo 博客仓库中正式发布并验证文章的技能。仅当推送、GitHub Pages 部署成功且规范 URL 可访问时才算发布完成，本地构建或提交不算正式发布。
humanization
该技能用于去除 NSFC（国家自然科学基金）标书正文中的 AI 机器味，仅调整表达，保留事实、证据强度与结构。覆盖词语、句法、段落和章节四个层面，重点处理伪对立、工程协议腔、规格书式字段串、术语漂移、定义后连续否定排除项、边界声明过重和研究动作不清等问题。支持通过 config.yaml 配置章节类型、领域、润色强度、输出模式和自评轮数，输出润色文本、诊断、变更摘要或风格卡。不适用于非标书内容、格式修改、内容补写或事实核查，兼容旧名 nsfc-humanization 的润色请求。
reddit-fetch
reddit-fetch 是一个技能，用于在 WebFetch 无法访问 Reddit（被拦截、返回 403 等）时，通过 tmux 驱动 Gemini CLI 抓取 Reddit 内容，适用于访问 Reddit 链接或在 Reddit 上做主题调研。
figure-style
figure-style 是一套面向科研论文的图表规范技能，用于在绘图前加载并调用 apply_figure_style()，确保图表在正确性、可读性和内部一致性上达到发表级标准。它不强制某种视觉风格，而是把边框、字体、配色等作为可配置参数。规范分为两类：§1–§3、§8、§9 属于正确性要求，适用于任何图表且不含审美内容；§4–§7 属于指导性默认值，可被有意的替代方案覆盖，但其中陈述事实或感知不变量的规则仍然生效。技能本身是“内层”，负责把单张图做好，多面板与整篇论文的上下文由 figure-composer 和 paper-narrative 提供。内容涵盖数据保真与自洽、标签经济性、坐标轴与分面、配色、排版、按数据形态的图表族指导、布局与叙事、反模式，以及渲染后校验（几何 bbox 检查与感知检查）。
literature-review
用于查找、核验并综合科学文献的技能，覆盖从“某主题的奠基论文是什么”到多来源综述的完整流程。通过 CrossRef 与 OpenAlex 检索真实论文，强调引用可核验、按主题综合而非罗列摘要，并支持 DOI 验证、引文图谱扩展与文风检查。
paper-narrative
paper-narrative 是一个用于评判并重塑论文图表叙事线的技能：输入论文手稿（或摘要）与当前图表集，无需手写简报，输出主图顺序、面板移动、缺失分析与删减建议。
paper-revision
用于修改论文正文并回应审稿意见的技能，强调先判断问题在思路层还是句子层。包含两部分：通过编码—分析—改进—解码修改自己的文字，以及分类审稿意见、按提问顺序撰写 rebuttal 的流程与模板。
paper-self-review
论文自评审技能，用对抗式写作在投稿前模拟审稿人视角，依据五方面拒稿检查清单逐条排查技术贡献、写作、实验效果、实验充分性与方法设计，并审计 claim 与 related work，输出带位置和证据的自评审报告与时间可行性建议，帮助作者在截稿前修掉可能被攻击的问题。
paper-writing
面向 CV/图形学会议论文的分节写作技能：先列出细化到句子粒度的写作思路，再逐段写英文，并给出 11 步写作顺序、四层粒度提纲方法与段落写作原则。
pdf-explore
一个用于按需读取大型 PDF 的技能：用确定性 Python 内核把 PDF 一次性解析为持久文本，再通过大纲、词法扫描或正则匹配定位页面，只读取真正需要的页，避免整篇嵌入消耗大量上下文。适用于论文、报告等跨多页检索、汇总与对比的场景。
research-ideation
用于判断研究选题是否值得做的技能：先用四情况闸门评估候选 failure case 的新颖性，再整理核心挑战并组合技术形成候选 pipeline。强调检索与引文图证据，避免只凭印象选题。