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更新于 11-06 00:14
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Documentarian 立场是一种强化文档写作的工作姿态，面向“没有读过代码、只带着一个问题”的人类读者。它要求作者在选择一个明确的 Diátaxis 框架（教程、操作指南、参考、解释）后贯穿全文，并确保每个示例都可实际运行、每条行为声明都有 file:line 依据。该立场通过默认提问、必需证据和拒绝清单，防止出现无法运行的示例、无出处的行为断言、混合框架、模糊措辞和超出范围的写作。适用于 README、教程、操作指南、参考页、解释性文档或贡献者指南等面向人类的文档制作与更新；不适用于面向智能体的材料或功能代码、修复、重构等工作。
persona-researcher 是 swarm-skills 中的一种“研究者”立场技能，用于以外部一手资料为依托开展深度研究，收集并夯实证据而非做决定。它适用于把某个问题写成研究笔记，强调引用可核查、区分观察与主张，并保持代码只读。
一种用于广度/盘点式调研的写作立场：写 UX、市场与竞品调研时，对"常见做法"等概括强制要求可核查证据。它不约束决策，仅呈现选项与取舍，适用于跨多个样例的调研写作。
面向人类读者的文档写作技能：在实现任务基础上加入文档纪律，要求先固定文档框架、受众与读者问题，示例必须实际运行并粘贴输出，行为声明需引用 file:line，避免模糊措辞，并处理范围内文档矛盾。
research 是一个研究工作流技能：在 brainstorm 文档获批后，并行运行代码库模式、框架/库文档、substrate 既有方案三条研究线，并写出结构化研究文档供 plan-synth 使用。
将一篇长文转化为三篇风格差异化的 LinkedIn 与 X 社交帖子，包含有源可依的开头钩子、推断的目标受众以及首条评论中的 CTA，面向 B2B、SaaS、创作者与专业人群。
digest 是一个用于个人知识库（vault）的技能，按日、周或月的时间窗口，把该窗口内记录的全部内容与变化综合成一篇带日期的散文式摘要。它先按 references/vault.md 确定目标知识库，再读取其中的 AGENTS.md，并依据该知识库自身的规则运行。摘要不是标题清单或变更日志，而是按域标签分组、相互交叉链接的叙述，说明这段时间积累了什么、有哪些关联、哪些认识发生了改变，每项论断都链接到对应页面。
Ingest 是一个用于把外部资料整理进个人知识库（wiki/vault）的技能。它可以抓取指定 URL 或视频的内容，或扫描原始收件箱中尚未归档的剪藏，然后为每个来源撰写一份可长期保存的摘要，保留原始全文作为后备，并把该来源融入所有相关页面。处理视频时，它依赖 yt-dlp 支持站点（如 YouTube、Vimeo、TED）的字幕文本，通过脚本 fetch_transcript.sh 获取，摘要仅基于字幕。使用时需先按 references/vault.md 解析知识库，并遵循其 AGENTS.md 规则。
lint-wiki 是一个面向个人知识库（wiki/vault）的健康检查技能：对全库做完整扫描而非抽查，检查页面之间的矛盾、被后续资料推翻却未更新的陈旧说法、长期未更新的“生长中”页面、无入链的孤儿页、同一概念重复建页、缺失的交叉引用、未列入标签清单的标签、缺失的别名、悬而未决的数据缺口，以及从未归档的原始剪藏条目。除诊断外，它还会给出知识库下一步应扩展的方向，包括尚无独立页面的候选概念与实体、值得继续探究的新问题、需要补充的新资料。使用前需按 references/vault.md 解析库位置，并读取库内 AGENTS.md，按其自身规则执行。它只自动修复安全且机械的问题（补交叉引用、补别名、把指向另一标题或别名下已存在页面的断链改指过去），矛盾、陈旧说法等需判断的问题交由用户裁决。候选页面以清单形式按提及页数排序提交，用户挑选后再据提及页面撰写并补上未链接的提及。适合随知识库增长定期运行。
安装并配置 Lokalise SDK 与 CLI 的认证，涵盖 Node.js SDK（@lokalise/node-api，v9+ 仅支持 ESM）、lokalise2 命令行工具以及面向 Lokalise 应用的 OAuth2，用于翻译管理集成。
该技能用于实现 Lokalise Webhook 端点、事件处理与自动化：通过 API 创建 Webhook、校验密钥、按事件类型路由翻译相关通知，并处理超时、重复事件等问题。
将对话与讨论整理为 Notion 中的结构化文档页面，从聊天上下文捕获要点、决策与知识，按模板格式化并保存到合适位置，同时做好关联与索引，使其可被检索。
该技能用于在 Notion 工作区内进行跨页面研究并生成结构化文档。它通过搜索工作区内容、抓取并分析相关页面、综合多来源信息，最终将研究结果保存为新的 Notion 页面。支持研究摘要、综合报告和快速简报等输出格式，并提供引用来源、页面放置和搜索过滤等能力。
奇幻姓名生成器是一个面向繁体中文（zh-TW）的奇幻角色命名工具，基于一个精选语料库，覆盖人类、精灵、矮人、兽人／兽民与半身人五个种族，共174个姓氏与1,100个名字。每个条目都带有原拼写、繁体中文转写和词源说明，因此选出的名字可以被解释、论证，而非仅凭音感产生。工具为自包含实现：scripts/namegen.py 只用 Python 标准库，仅读取 assets/corpus/ 目录，整个目录复制到任意位置仍可运行。命令行支持指定种族、性别、数量、随机种子、输出格式（full／plain／json）、是否允许重名，以及列出各种族的命名惯例与风格说明。资料强调其定位是创作辅助工具：生成只是第一步，价值在于依据角色背景从候选中挑选，并结合词源、种族命名传统（如人类私生子取地景姓、精灵无固定世袭姓、兽人氏族名需以功绩赢得、半身人姓氏反映家业或绰号）与显示长度限制做取舍；同时说明在 MUD 项目中它有独立运行时路径，不应将游戏代码接驳到本技能副本，语料为 CC BY 4.0，发布或衍生内容须署名来源。
这是一套与语言无关的写作风格规范，覆盖结构、语气、修辞约束、禁用短语和审校清单，用于撰写任何类型的内容。它把读者信任放在首位，针对模板化修辞、套话和模糊权威等让人读起来像机器生成或注水的写法逐条给出禁止项与理由。规范要求采用倒金字塔结构、结论先行，以第一人称单数署名、直接称呼读者，并禁止对比式句式、三段排比、破折号、句中冒号和一系列套话。规范还提供自动改写规则、审校清单和 lint 脚本，用于在定稿前检测字面违规模式。语言相关的规则（文字、标点宽度、空格、语助词、术语）放在其他技能中，使用繁体中文时需同时应用 chinese-content-writing-guideline。
cross-video-qa 是一个面向多部视频内容的跨视频问答技能，用于回答「我哪一期讲过 X」「这几部视频里谁说过 Y」「X 在我的视频里是怎么讲的」「有哪些讲 X 的视频」这类需要跨多部视频检索答案的问题。它按语义检索、按视频去重、按当前版本重新定位，只依据检索回来的原话作答，每条论断注明视频与时间，覆盖不全时明确说明。该技能不用于总结或改写单部视频，也不修改视频。
这是一个用于制作知识讲解、科普与教学类视频的技能，目标是把一个概念、一条新闻、一篇论文或一份资料，讲成没有背景知识的人（默认高中毕业水平）也看得懂、愿意看完、能复述的讲解视频。它提供的不是固定模板，而是一套判断与手法：先按内容性质确定本期形态，从观众的疑问出发寻找讲法，为全片设定一个贯穿始终的主体（让“东西本身就是解释”），让画面与旁白由同一份事实表驱动，并核实事实。内容涵盖讲得好坏的标准、弄清要讲什么、确定形态、写稿找讲法、画面主体设计、制作流程、像审片人一样逐帧检查、撰写发布文案、交付规范，以及制作另一种语言或画幅版本的要点。该技能本身不重复建视频、出画面、配旁白、混音、导出等制作步骤，这些需配合 video-production 与 narration 等技能使用；部分环节依赖 BaoCut 相关工具与 scripts/ 目录下的脚本。
这是一个用于校对和润色视频机器转写文本的技能。它只对转写中的词做逐词文本修改：改错字与误听、统一术语与专名、补正标点与分句，并把修改写回同一份转写，保持每个词的时间、id、说话人与词数不变。默认不修改语法、不删除口癖、不精简内容，也不翻译夹杂的外语。它适合在翻译或建立字幕层之前使用，因为句子由标点切分，先润色再翻译可保证译文与字幕和声音对齐。当转写区分了多位说话人且仍有占位名时，技能还会根据文稿中的自我介绍、引介等证据为说话人实名。它不用于润色与视频无关的文章或纯文本。
talking-head-cut 是一套用于口播视频的剪辑技能，面向一两个人对着镜头说话的素材，目标是剪出可直接发布的成片：去掉口癖、长停顿、录废重来的部分和离题内容；在几遍重录中挑选合适的一遍；收紧句间停顿；把最有力的原话挪到开头；再按需要加入放大强调、B-roll、竖屏取景和配乐闪避。该技能依赖视频转写工作：先完成转写，再按论点列出留删清单并一次性提交剪口，随后处理停顿、开头和画面元素，最后通过读回片段、取帧与导出小段成片进行验收。它强调保持原意不变、按整句删除、不切进词里、不随意调序，并区分素材时钟与时间线时钟。仅想从长视频中挑出几段短视频时，应使用切短视频相关技能。
该技能用于为准备发布的视频生成标题候选和视频简介（含视频页说明文字、章节列表、标签）。适合视频发布者使用，要求标题吸引人且每句内容都能在视频中得到兑现。需要视频转写文本。不适用于给文章等与视频无关的内容起标题。
该技能用于把视频转写或字幕逐句翻译成另一种语言，生成视频内的译文文档，并按需做成画面字幕或导出字幕文件。观众是在说话人还在说时读字幕，一行很窄、只停留两三秒，所以它强调成品是字幕而非散文：每句翻译一次，不合并、不拆分、不漏译、不调序，句内语序尽量跟着原文，让按宽度切开后的每一行都对得上当时说的话；长度是正确性的一部分，在不删掉必要意思、否定、限定、数字、名字和因果转折关系的前提下尽量精简。使用时先确认目标语言（BCP 47 标签）、对应的语音转写文档以及是否已润色（未润色需先润色再翻译）、是否已有同语言译文（有则在原文档上修订而不新建），再通读全文定下内容概要、术语、专名与用户术语表，逐句翻译后写回视频，用 captions_create 建字幕层或按需双语，用 export 导出字幕文件并等任务完成取回路径。转写改动后只重译变了的句子。它不用于翻译与视频无关的文章、文档或纯文本；对话中没有视频或字幕又看不出指什么时应先问一次。
这是一个把视频改写成博客文章、公众号或专栏文章的写作技能。目标产出是一篇不看视频也能读懂的完整文章，而不是摘要或整理过的口播稿。它区分作者视角（视频属于用户本人，以用户名义发布）与观众视角（别人的视频，需带出处转述），写作前需要先取得视频转写。它不适用于只提炼摘要要点的场景，也不用于与视频无关的写作。
video-summary 是一个用于总结视频内容的技能，来自 jimliu/baocut。它面向没时间看原视频的读者，从转写文稿中挑出最值得带走的两三件事，从读者关心的问题切入并讲透，其余内容少说或不说；同时附一组带视频时间码的要点，方便读者跳回原视频对应片段。适用于访谈、播客、演讲、教程、评测、会议、圆桌等有转写的视频，不用于总结与视频无关的文章或纯文本，也不用于写博客文章。
一个用于根据对话历史和文件夹内容撰写文档的技能，可生成 README.md 等 Markdown 文档，并配合 /md-syntax、/md-style、/md-lint 技能规范语法、风格与格式。