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微信公众号文章写作助手，提供从选题到成稿的多阶段协作流程，支持智能路径判断、个人素材库、风格学习、三轮审核、文章对比与长文拆篇。
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更新于 11-07 00:13
写作与研究
14,947 个结果
blogwatcher
blogwatcher 是一个用 Go 编写的命令行工具，用于跟踪博客及 RSS/Atom 源的更新，支持添加、列出、扫描、阅读和移除订阅源，适合在终端中集中监控内容变化。
amazon-international-listings
亚马逊多市场 listing 管理技能，覆盖翻译、定价本地化与 BIL（建立国际 listing），支持美国、英国、德国、加拿大、日本、澳大利亚等所有亚马逊市场，帮助卖家同步与本地化跨市场商品信息。
amazon-keyword-research
面向亚马逊卖家的免费关键词研究与市场机会分析技能，无需API密钥。可挖掘长尾关键词、分析竞争格局、检测季节性趋势并给出机会评分，支持12个亚马逊市场。
amazon-store-research
用于对亚马逊卖家店铺进行深度研究的技能：用户提供店铺URL后，自动抓取storefront数据并并行分析，生成中文调研报告包。
renewable-market-research
面向可再生能源市场调研的证据驱动工作流技能，可按国家与技术生成V4风电市场现状报告、精简报告与项目台账，强调来源可追溯、项目管线核验与角色分离验证。
deep-research
通用深度研究助手，基于 web_search 与 web_fetch 两个工具检索外部信息，回答开放性事实查询、对比分析、调研、新闻与技术问题，输出带来源的结构化 Markdown 回答。
stem-explainer-video
stem-explainer-video 是一个面向科学、技术、工程、数学（STEM）主题的科普讲解视频生成技能，采用四层解耦流程：先用 AI 生成结构严格的中文示意图，再以该图为首帧由 MiniMax H3 驱动动画，随后由 Remotion 以代码确定性叠加字幕、术语卡与标注，最后由 apiz speak 生成旁白，合成竖屏或横屏成片。核心机制是动效分层控制成本：静止层用静态底图加代码动效，精确层用代码渲染确定性动画，只有运动本身构成知识点时才使用 AI 视频（单段 79 积分），并提供成本估算脚本。附带讲稿规范、底图提示词规范、API 手册、plan.json 格式说明、24 个 STEM 场景模板、完整可跑示例与质检脚本。
otel-instrumentation
面向工程师的 OpenTelemetry 助手技能，可在应用中添加 OTel 埋点、按语言查询 SDK 文档与示例、并评估已有埋点的质量。资料仅给出工作模式、约束与评分规则，未提供收费与价格信息。
principle-cultivation
用于管理项目原则谱系的技能：把研究、候选、评审、解释与采纳记录分开保存，只有通过候选门槛的探究才能成为候选，原则语义仅由 principles/SEQUENCE.md 承载，人类保留最终决定权。
doc-writing
Doc Writing 是一个用于撰写、修订或翻译中英文项目文档（如 README、使用指南、设计文档/RFC、模块说明）的 AI 技能。它强调先从维护者处获取事实、读者和取舍立场，再将这些材料写成读者省力的文档：先定轻重，每句从读者已知出发，抽象后跟后果和例子。适用于新写、改写、翻译和去除文档中的 AI 味；不用于博客文章、营销文案或从源码生成 API 参考。
naming-and-articulation
这是一个用于项目、产品或概念命名与表述的技能，帮助在给定具体对象、受众和被卡住的决策后，确定最小的名称、可操作定义、解释和来源位置，使相关关系可用，同时避免把标签误当对象或制造不必要的分类体系。该技能强调名称是抓手而非本质主张，定义是决策边界而非词典装饰，解释应把边界重新连接到证据与读者的下一步行动；不适用于品牌命名、文风润色、普通变量命名、一次性句子、通用文章写作等场景。
principle-cultivation
这是一个用于治理项目“可谬原则谱系”的技能：围绕 principles/SEQUENCE.md 这一唯一语义源，维护研究、候选、评审、采纳与解释的完整链路。它强调研究笔记、候选记录、评审证据与解释均属派生材料，不能改写序列或凭细节获得权威；候选须通过跨语境、改变决策、不可约、可证伪、紧凑和纳入成本等门槛；评审按决策张力挑选少量 P-ID 组成临时团队，人类保留采纳、修订、退役和提名等最终决定权。技能提供 research、propose、extract、review、interpret、constitute、nominate-alternate、trial、adopt 等子命令，并区分语义纳入、替代者参与和常设委员会成员身份。
research-synthesis
该技能用于以唯物辩证方法调研项目、文献与想法：从自身目标和实践出发，还原对象语境与成立条件，识别真正影响选择的结构与矛盾，并形成有依据的吸收、改造、暂存或舍弃判断。适用于参考研究与迁移取舍；单纯资料摘要或已确定方案的实施不必启动完整方法。
light-consistency
跨材料一致性维护技能，常驻后台运行，在论文、PPT、图表、代码、项目文档之间统一术语、指标、创新点表述与视觉风格，避免同一项目不同材料说法不一致。
light-idea-critique
以顶刊/顶会审稿人标准严格评审研究 idea 的技能：先盲后明立标准、八维度加权打分、五视角对抗、反谄媚协议，输出判决与 Revision Roadmap，并回接 idea 生成环节。
light-idea-generation
根据项目实际情况提出有潜力、有差异化、有亮点的研究 idea，用于需要创新点、研究思路或方案时，结合已有基础、数据条件、技术能力、时间周期与发表/竞赛/课题目标，说明动机、创新点、相对现有方法的优势、能解决的具体问题及适合的成果形式与投稿层次。
light-literature-search
面向科研资料调研的搜索与规范化整理技能：多源检索中英文论文、专利、标准、政策、数据集、开源项目与行业报告，去重分类、判断可信度与重要性，产出文献表、研究脉络、方法卡与优缺点对比，并附可运行脚本与 PRISMA 留痕。
light-paper-drafting
用于论文初稿与章节起草、重写和自检的技能，支持 full、outline-only、abstract-only、section-redraft、self-review 五种模式，强调 brief 驱动与诚信门，对未核实内容标 [MATERIAL GAP]，并提供结构模板、自检清单与 draft_lint.py 机检脚本。
light-paper-polishing
论文润色技能，从审稿人视角分模块处理语言、逻辑、结构、创新点与论证，给出问题诊断、修改方案和修改后文本，并提供可运行的检查脚本。
light-research-ethics
科研伦理与合规风险审查技能，在科研任务中常驻检查学术不端、数据造假、图片重复使用、引用不规范、隐私泄露、版权、结论夸大、论文代写、专利权属等风险，并提供三级审查报告、撤稿核查与离线自查重脚本。
light-research-plan
面向已通过 m04 审查的可行 idea，制定详细研究方案与实验执行规划，覆盖研究目标、技术路线、数据流程、实验/消融/敏感性/鲁棒性/显著性检验、时间安排、风险备选与可复现性，并支持复现已有论文。
creating-pull-requests
Lightdash 仓库中创建 Pull Request 的规范技能，规定 PR 标题、描述与提交信息的写法以及通过 gh pr create、gt submit 提交时应遵循的规则。
spec-creator
Spec Creator 是一个用于编写和维护 SPEC.md 服务规范文档的技能。它在仓库根目录生成唯一的 SPEC.md 文件，遵循严格的分节模板与措辞指南，每个项目仅一份。该规范与编程语言无关，只描述服务行为，不涉及实现细节。技能支持创建与更新两种模式：创建时先通过访谈收集服务目标、问题陈述、组件、外部依赖和领域模型等信息再起草；更新时先完整读取现有文件，再按需就地修改并保持原有编号与层级。撰写前后均需执行校验，检查人称（禁止第一/第二人称）、被动语态、字段格式、义务关键词大小写、标识符反引号与命名风格、语气等问题。技能按需加载 template.md、language.md 和 examples/reaper.md 三个参考文件，并强调不凭记忆转述规则。