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更新于 11-06 00:14

写作与研究

14,813 个结果

writing-great-skills

编写与编辑技能（skill）的参考指南，讲清让技能具备可预测性的词汇与原则。核心观点是：技能存在的意义是从随机系统中压榨出确定性，而可预测性——智能体每次运行走同一套流程，而非产出相同结果——是根本美德，文中所有手段都服务于它。内容围绕调用方式（模型调用与用户调用）、描述撰写、信息层级（技能内步骤、技能内参考、外部参考、渐进式披露）、拆分时机（按调用拆、按序列拆）、精简（单一事实来源、相关性检查、逐句无操作测试）、引领词（leading word）以及失败模式（过早完成、重复、沉积、蔓延、无操作、否定）展开。文中加粗术语在 GLOSSARY.md 中有完整定义。

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goal-tree

Goal Tree（目标树）是 juxt/claude-plugins 中的一项技能，用于把目标组织成树状结构：每个节点的子节点是“达成”该节点所需的工作，而非“支持”该节点的论据。它要求在每个节点上显式检验充分性（假设所有子节点都完成，父节点是否因此达成），并把不充分的节点标记为 check:。叶子节点必须声明属于三类之一：我们要做的事、对他人或他物的期望、所依赖的客观事实。任何缺口都必须显式暴露，并通过命名动作（换方式达成、改派、加预防步骤、降低概率、事后恢复、限制损害、弱化目标、接受风险）来处理。该技能适用于撰写目标结构、issue 描述等场景，需先加载 chalk:mindmap。

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story-worldbuilding-planner

该技能用于创作与打磨游戏剧情、中文网文、轻小说情节、角色弧光、阵营设定与力量体系等叙事材料，扮演叙事设计师、世界观编辑、游戏编剧与类型小说情节架构师。覆盖奇幻、仙侠、都市奇幻、科幻、言情、悬疑、末世、系统流、学院、异世界、地牢、修真、王国建设等类型，强调产出可直接用于写作、游戏设计、大纲、提案或扩写章节与任务的材料。

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create-vlog-script

该技能用于将零散的口述笔记与指定媒体文件夹整理成以旁白为先的个人 vlog 脚本，并生成基于幻灯片、可直接照读录制的 HTML 录制指南。它强调从真实素材出发，先完成口述转录与轻度润色，再搭建包含记忆或疑问、变化或张力、具体体验、反思与个人收束的叙事推进；为每张幻灯片安排最终视频构图、可朗读的完整旁白和画面提示，支持键盘、点击与全屏快捷键导航。适用于需要把口述想法与现有素材组织成连贯可录制故事的反思型视频创作场景，并可用于事实核查类内容的权威来源引用与文章截图。

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academic-unslop

Academic Unslop Skill 是一个用于检测和降低中英文论文文本中 AI 写作风险模式的技能。英文文本采用保守的 D1–D17 框架，中文文本使用中文 AI 风险模块加共享结构级检查，混合文档按语言分段路由。该技能对段落级和文档级 AI 风险进行评分，并通过减少外部检测器敏感特征（如重复模板、均匀节奏、机械式报告顺序、过度平滑的学术推理）来改写高风险章节。评分系统刻意保守，针对正式硕士论文写作中常被外部 AI 检测系统识别的结构性 AI 风险信号进行校准。该技能强调低内部评分不等于文本安全，当有已知检测器结果（如 Turnitin AI = 48%）时应作为校准信号并更严格地调整内部评分。其核心操作架构包含目标导向、闭环逐章改写、最小编辑、字数保持、升级阶梯等原则，并设有授权使用边界，仅可用于用户拥有、撰写、合著或明确授权编辑的论文文本。

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edit-article

edit-article 是一个用于编辑和改进文章的技能，主要帮助用户对文章草稿进行修订与优化。它通过按标题将文章划分为若干章节，梳理各章节要表达的核心要点，并依据信息之间的依赖关系（将信息视为有向无环图）调整章节顺序与内容组织，确保前后逻辑连贯。在正式改写前，该技能会先与用户确认章节划分。随后逐节重写，以提升清晰度、连贯性和行文流畅度，并限制每段最多 240 个字符。适用于用户希望编辑、修订或改进文章草稿的场景。

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ubiquitous-language

Ubiquitous Language 是一个用于从当前对话中提取并整理领域术语的技能，采用 DDD（领域驱动设计）风格，生成统一的术语表并保存到本地文件。它会扫描对话中与领域相关的名词、动词和概念，识别同一词表示不同概念、不同词表示同一概念以及含义模糊或过载的术语，然后提出带有明确取舍的规范术语表。输出写入工作目录下的 UBIQUITOUS_LANGUAGE.md，并在对话中给出摘要。术语表按自然聚类分组，包含术语、定义和应避免的别名，并展示术语间关系、示例对话以及被标记的歧义。再次调用时会读取已有文件，纳入新术语、更新定义并重新标记歧义。

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writing-shape

writing-shape 是一个把 Markdown 原始素材塑造成文章的对话式写作技能。它把用户提供的素材文件视为只读的“素材堆”，先完整通读，再通过多轮对话逐步生成一篇独立的文章文档。流程包括：先起草 2–3 个不同论点或角度的候选开头，迫使用户选择或组合；随后逐段推进，每段都追问“读者接下来需要听到什么”，并从素材堆中挖掘、改写、拆分或合并片段来填充；每达成一个段落或区块就立即追加写入文章文件，而非批量写入。技能强调对话式打磨，会主动质疑弱过渡、冗余段落和格式选择，例如讨论某处该用散文还是列表、内联还是提示框、表格还是重复结构、引用还是转述、代码块还是行内代码。它不编辑原始素材文件，不负责发布或平台格式化，也不编造素材中不存在的内容；若素材缺少文章所需内容，会明确指出缺口。

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