lov-repo2docs
lov-repo2docs 是一个把任意来源素材文件夹（代码仓库、文章集合或图文混合知识库）增量转换为专业 Fumadocs 文档站点并可部署到自定义子域名 /docs 路径的工具技能。
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 11-07 00:13
写作与研究
14,957 个结果
sgc-write-professional-book
write-professional-book 是 Lovstudio 推出的付费 Skill，用于根据大纲端到端撰写多章节书籍。该 Skill 以加密分发包形式提供，安装时仅下载加密内容，需登录并使用 Credits 兑换后，运行时才会按账户权益解密。安装命令为 npx lovstudio skills add write-professional-book，解密命令为 uvx lovstudio-skill-helper decrypt write-professional-book。解密输出仅用于当前 Agent 调用，不会将源代码写入安装目录；如需额外资料，可用 helper 按需解密对应相对路径。
lov-solution-architect
将用户原始需求转化为有调研支撑的产品与技术方案，默认用简体中文输出。适合需要可行性分析、技术选型、架构设计与实施路线图的场景，强调优先现代开源方案，并给出备选与被拒选项。
lovstudio-style-clone
style-clone（文风克隆）可分析一篇或多篇样本文章，提取结构化文风画像，再把目标文章改写成同样风格。适用于模仿作家、博主或品牌文风，以及统一团队写作风格。
lov-writing-style
lov-writing-style 是一个依据经 19 篇样本校准的个人中文文风，把已确认的事实、笔记或草稿写成工程实战驱动的第一人称深度内容的技能。它支持新写、改写、诊断与题材适配，触发方式包括“按我的文风写”“用我的口吻重写”“rewrite in my writing style”“match my voice”等。该技能强调先守住事实与作者位置，再处理论证、题材和节奏，不是口头禅替换器。它按固定工作流执行：解析上下文与画像、选择一种产出与一种题材模式、建立事实账本、确定文章真正要完成的工作、先写意义再写风格、应用所选模式、运行必需的人类写作门禁、应用受众与品牌语境门禁、交付成品、静默校验风格。核心优先级依次为事实准确、原始意图完整、题材与读者匹配、论证链成立、句式接近目标文风、金句密度与表面辨识度。它依赖 lov-human-writing 完成作者性与篇章质量门，依赖 lov-branding-consistency 处理受众与品牌适配，本地风格审计与画像存储需 Python 3.8+，完整源校验另需 PyYAML。
paper-harbor
文献港是一个面向 ScienceDirect 与中国知网的文献检索与元数据整理技能：按关键词、影响因子、出版时间和数量筛选候选文献，分类优先级，并把筛选后的元数据（不含附件）逐条保存到指定 Zotero 分类，同时生成候选总表、文章地址表、入库清单和待处理清单。默认不下载全文，禁止绕过登录、付费墙、验证码或机构权限。
read-paper
read-paper 是一个论文精读技能，可依据用户提供的 PDF、链接、DOI、标题或引文，生成以教学为先的中文结构化解读报告，通常在指定输出目录保存为 PDF 并附带 Markdown 源文件。
ce-compound
ce-compound 是 compound-engineering-skills 中的一项技能，用于在问题刚解决、上下文还新鲜时，把解决过程整理成结构化文档，沉淀为团队可检索的知识。它以 /ce-compound 命令形式调用，文档写入 docs/solutions/ 目录，采用 YAML frontmatter 便于搜索与后续引用，并可用并行子代理提升效率。技能支持交互式与 headless 两种模式：交互模式会询问用户选择完整流程还是轻量单遍流程，可选检索会话历史；headless 模式面向自动化，无阻塞提问，直接运行完整流程并输出结构化终端报告。完整流程分阶段执行：先做自动记忆扫描，再并行调度上下文分析器、方案提取器与相关文档查找器，必要时调用 ce-sessions 收集会话历史，之后组装文档并在发现缺口时做可发现性修订。它还有若干辅助引用文件（如 schema.yaml、yaml-schema.md、concepts-vocabulary.md 等）与校验脚本，用于枚举校验、分类映射和格式安全校验。该技能刻意不独立承担 CONCEPTS.md 的全库构建，这一职责属于 ce-compound-refresh。
ce-dhh-rails-style
该技能用于按 DHH 与 37signals 风格编写 Ruby on Rails 代码，强调原生 Rails、以记录表示状态、CRUD 控制器与 Minitest 等约定，并可按控制器、模型、前端、架构、测试、依赖等主题查阅参考文档。
comment-style
用于在撰写或发布 PR、Issue、Slack、WhatsApp 及社交回复前统一评论风格的技能，帮助写出收件人一眼能读懂、贴合对话与用户意图的简短消息。
communicate-clearly
一个用于清晰表达与写作审校的 AI 技能，适用于回答、解释、起草、改写或审阅各类文本，包括去除机械化的 AI 腔调。强调以读者为中心，保留原意与个性，并区分写作表达与事实研究、授权操作。
humanizer
Humanizer 是一个用于编辑和审阅文本的写作工具/技能，目标是识别并去除文本中常见的“AI 生成”写作痕迹，让文字读起来更像自然的人类写作。它基于维基百科 WikiProject AI Cleanup 维护的“Signs of AI writing”页面整理出一套模式清单，覆盖内容、语言、风格、沟通、填充与对话等多个层面。使用时会先扫描文本中的 AI 模式，再重写有问题的段落，同时保留原意和原有语气（正式、随意、技术等），并鼓励注入个性与观点，而不是只做机械替换。资料中列举的模式包括：过度强调重要性/遗产/大趋势、过度强调知名度与媒体报道、以 -ing 结尾的肤浅分析、宣传式语言、模糊归因与含糊措辞、套路化的“挑战与展望”章节、滥用特定 AI 高频词、回避 is/are、否定式平行结构、滥用量词三段式、过度同义替换、虚假范围、破折号滥用、加粗滥用、行内标题式列表、标题全大写首字母、表情符号、弯引号、协作式沟通残留、知识截止免责声明、谄媚语气、填充短语、过度对冲、空泛的正面结尾，以及对话/评论场景中的强调词“real”、提前宣告修辞动作等。每个模式都配有 before/after 示例，展示如何改写。该技能适用于编辑文章、审阅文档、清理草稿、润色博客或 PR 评论等需要“去 AI 味”的场景。资料未提供安装命令、代码、平台限制或收费价格等信息。
zettaranc
Zettaranc（知行小菜鸟）A股交易体系知识库技能，汇总买卖信号（B1/B2/B3/S1/DSZ）、战法策略、底层工具与交易心法。适用于查询交易规则、分析买卖信号、按需深度检索并摄入新素材；不含实盘交易功能，规则仅供知识查询。
obsidian-markdown
用于生成、修复和校验 Obsidian 可用的 Markdown 笔记，强调严格 YAML frontmatter、复选框任务块、callout、wikilink 与库内安全链接，适合把通用 Markdown 转成 Obsidian 模板。
docs-refactor
docs-refactor 是一个用于重构项目文档结构的技能，帮助把文档整理得更清晰、更易访问。适用于用户提出“整理文档”“重构文档”“改进文档结构”等需求时。
math-modeling-paper
数学建模竞赛论文写作全流程指导技能，覆盖国赛（CUMCM）与美赛（MCM/ICM）。提供论文结构规划、各章节撰写指导、模型检验、参考文献规范与最终格式检查，并给出四轮自审（论证逻辑、章节结构、表述质量、格式规范）框架。可与 math-modeling-solver 技能形成“解题→写作”配对，直接接收其输出的论文草稿片段展开写作。当用户提及数学建模论文写作、建模比赛、国赛/美赛/电工杯等场景时使用。
humanize
Humanize 是一个用于评估文本质量的技能，能检测 Markdown、文档、注释和面向用户字符串中的 AI 写作痕迹。它依据 Wikipedia《Signs of AI writing》指南，覆盖内容、语言语法、风格、沟通和填充/模糊语 5 大类共 24 种模式，帮助判断文字是否像机器生成。
medrxiv-search
medrxiv-search 是一个用于检索 medRxiv 医学预印本的技能，通过免费的 Cold Spring Harbor Laboratory API（api.medrxiv.org）获取数据，无需 API 密钥、注册或费用，覆盖 medRxiv 全部 51 个学科分类。
pubmed-database
通过 NCBI E-utilities REST API 检索 PubMed 生物医学文献的技能，可访问 MEDLINE、生命科学期刊与在线图书的 3500 多万条引用，无需认证。支持搜索、获取摘要、查看完整书目记录及按部分引用匹配 PMID。
autoresearch
autoresearch 是一套自主改进循环技能，把 Karpathy 开源的 autoresearch 模式应用于可度量的产物（提示词、技能文件、代码、配置等）：每次只改一个文件、只测一个指标，指标提升就保留（git commit），否则回退。
brand-voice
Brand Voice（品牌声音）是一项用于定义或重塑组织理想写作声音的技能，依据品牌定位、目标受众与期望认知，产出可跨渠道执行的语气规则。它把品牌策略转化为具体的写作准则，供人或智能体直接应用与评审。核心流程包括：评估输入质量、界定声音职责、将特质转为可观察的写作行为、区分恒定身份与情境语气、制定语言与格式规则、构建正反示例、用短稿测试，并在有品牌主审核修改时进行校准。该技能明确其边界：它用于设计"应然的组织声音"，而非从真实样本中提取既有风格（对应 voice-dna-kit）、深度测量样本风格（style-forensics）或基于既有声音档案撰写内容（style-writer）；市场定位、差异化与具体主张由上游决定，不在本技能范围内。若定位或受众尚未明确，需标记该缺口。最终交付物为一份结构化品牌声音指南，包含受众背景、核心原则、特质边界、语气矩阵、语言规则、主张与证据规则、正反示例、审核校准日志与复查清单等。
novel-evaluator
用于对故事文本进行严格评分的中文技能，从市场潜力、创新属性与内容亮点三个维度分析小说质量，适用于初筛、多维评分、IP改编潜力判断与创作优化指导。
1k-i18n
OneKey 国际化（i18n）与翻译规范技能，用于添加文案、使用翻译键或处理多语言时遵循统一约束。强调禁止直接修改自动生成的枚举与 JSON 文件、禁止硬编码字符串，须通过 useFormatMessage、formatMessage 及 ETranslations 枚举使用翻译键。
2026-coach
2026-coach 是一个高管教练技能，引导用户以研究支持的过程目标来规划 2026 年。它通过发现提问、目标层级、过程目标转换与存档文件，帮助把年度成果目标拆解为每日可控行为并建立复盘节奏。