voice-michael
Michael 的声音风格技能：从博客文章中提炼的写作语气规范，用于让技术文章听起来像 Michael 本人——对话式而精确、同行视角、先具体后抽象。适合配合 anti-ai-writing 技能使用，只读取所需参考文件。
Skill 广场
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更新于 11-07 00:13
写作与研究
14,958 个结果
write-plainly
write-plainly 是一套面向人类读者的写作风格技能，适用于邮件、消息、README、文档、提交说明、博客、公告和聊天回复等散文类内容。它强调用简单词、短句和具体事实写作，避免企业腔、夸张、AI 痕迹和读者无法共享的上下文。
architecture-decision-records
用于编写与维护架构决策记录（ADR）的技能，提供多种模板、生命周期管理、目录结构与 adr-tools 自动化命令，帮助团队记录重大技术决策的背景、选项与后果。
crafting-effective-readmes
该技能用于撰写或改进 README 文件，强调不同受众和项目类型需要不同的 README 内容。它提供按项目类型（开源、个人、内部、配置）划分的模板与指导，并通过分步提问帮助确定任务类型（创建、添加、更新、审阅）、收集必要信息、检查内容是否过时，最后提醒补充遗漏要点。适用于需要为项目编写或维护 README 文档的场景。
deep-research
一个受 Lutum Veritas 启发的深度研究技能，通过多阶段验证流程提供带来源核查的研究结果，支持快速验证与完整深度研究两种模式，强调声明审计、来源透明与不确定性标注。
flpbalada-jobs-to-be-done
基于 Clayton Christensen 与 Bob Moesta 的 Jobs-to-be-Done（JTBD）框架的技能，帮助从“客户雇佣产品完成什么任务”的角度理解用户动机，用于产品策略、用户研究、竞品识别与用户故事撰写。
flpbalada-user-story-fundamentals
一套从用户视角捕获产品需求的结构化方法，围绕用户故事格式、INVEST 质量标准、验收标准、RICE 与 MoSCoW 优先级排序以及故事拆分技巧展开，适用于编写待办事项、定义功能需求、拆分史诗和与开发团队沟通。
humanizer
Humanizer 是一个用于去除文本中 AI 生成痕迹的写作编辑技能，基于维基百科 WikiProject AI Cleanup 维护的“AI 写作迹象”页面。它通过识别并改写 AI 写作中常见的模式，让文字听起来更自然、更像人类所写。该技能不仅删除问题模式，还强调为文本注入个性与声音，避免“干净但无灵魂”的写作。它覆盖内容模式（如过度强调意义、模糊归因、公式化“挑战与前景”段落）、语言与语法模式（如 AI 高频词、回避 is/are、负面平行结构、三段式滥用、同义词循环、虚假范围）、风格模式（如破折号滥用、粗体滥用、内联标题列表、标题大小写、表情符号、弯引号）、沟通模式（如聊天机器人残留语、知识截止免责声明、谄媚语气）以及填充与模糊限制（如冗余短语、过度限定、空洞积极结论）。使用时，用户提供待编辑文本，技能会扫描上述模式、重写问题部分、保留原意并匹配预期语气，最后输出改写后的文本，可选附上修改摘要。它适用于编辑或审阅文本、让内容更自然、去除 AI 味等场景。该技能基于维基百科页面，具体实现细节和平台限制暂未提供。
on-call-handoff-patterns
一套用于值班（on-call）交接的实践模式与模板，涵盖上下文传递、升级流程和文档记录，帮助团队在轮班之间保持连续性与可靠的故障响应。
perplexity
Perplexity 工具集用于通过 Perplexity AI 进行网页搜索与研究。当用户说出“search”“find”“look up”“ask”“research”或“what's the latest”等通用查询时使用。它不适用于库或框架文档（应使用 Context7）、gt CLI（应使用 Graphite MCP）或工作区问题（应使用 Nx MCP）。工具分为 Perplexity Search（返回搜索结果与 URL）和 Perplexity Ask（返回对话式答案），另有 Researcher agent（/research <topic>）用于深度研究。
postmortem-writing
用于撰写无责事后复盘（postmortem）的技能，涵盖根因分析、时间线梳理与行动项制定，适用于事故复盘会议、复盘文档编写及组织学习文化建设。
professional-communication
面向软件开发者的专业沟通技能包，提供在软件研发场景中进行高效职场沟通的框架与指导。内容涵盖邮件结构、团队即时通讯礼仪、会议议程与纪要、以及为不同受众调整技术表达。该技能提出多个核心框架：用“What-Why-How”组织任何职业信息，先说明主题或请求，再解释原因，最后给出下一步行动；三条书面沟通黄金法则强调明确主题、使用要点与可扫读排版、把关键信息前置；还提供受众校准方法，帮助判断读者是技术同行、技术管理者、非技术干系人还是客户，从而选择合适的技术深度。邮件部分给出主题行公式与结构模板，并区分状态更新、请求、升级、通知等常见邮件类型的关键要素。团队消息部分说明何时用聊天何时用邮件，建议使用线程、谨慎@提及、直入主题、编写异步友好消息，并给出“不要只说你好”的实践示例。此外还涵盖主动语态替代被动语态、去除冗余词、“So what?”检验、会议前中后的议程与行动项记录格式，以及技术术语到通俗表达的转换示例。附带的参考文件包括邮件模板、会议结构、术语简化对照。适用场景为撰写面向同事或管理者的邮件、团队异步沟通、准备会议议程与总结、向非技术受众解释技术概念、编写状态报告等，限制与收费信息暂未提供。
protocol-reverse-engineering
网络协议逆向工程技能，涵盖数据包捕获、协议解析、二进制协议结构识别、加密流量分析与自定义协议文档编写，适用于安全研究、互操作性与调试场景。
requirements-clarity
Requirements Clarity 是一个用于在开发实现前澄清模糊需求的技能（Skill），通过系统化的对话将含糊的功能请求转化为可执行的 PRD（产品需求文档）。它内置 100 分制清晰度评分体系，从功能清晰度、技术具体性、实现完整性和业务背景四个维度评估需求质量，并持续迭代提问，直到评分达到 90 分以上才生成最终文档。适用于需求不明确、功能复杂（超过 2 天工作量）或缺少技术上下文、验收标准、边界条件的场景。当用户已提供具体文件路径、代码片段、已有函数引用或带有明确复现步骤的缺陷修复时，该技能不会激活。
research
一个用于初步调研的技能：通过 /research <topic> 触发，先用模型知识生成研究对象与字段框架，再经联网搜索补充最新条目与字段，最终生成 outline.yaml 与 fields.yaml 两个文件，适用于学术调研、基准调研、技术选型等场景。
research-add-fields
research-add-fields 是一个用于向已有研究大纲补充字段定义的技能，通过 /research-add-fields 触发，自动定位并更新 fields.yaml 文件。
research-add-items
research-add-items 是一个用于向已有研究大纲补充研究对象的技能，通过 /research-add-items 触发，自动定位并更新 outline.yaml。
research-deep
research-deep 是一个深度研究技能，通过 /research-deep 触发，读取工作目录中的 outline.yaml 大纲，为每个条目启动独立后台智能体并行执行网络搜索与结构化研究，结果按字段定义输出为 JSON 并校验，支持断点续跑与分批执行。
writing-clearly-and-concisely
该技能用于在撰写供人类阅读的散文时提升清晰度与简洁度，适用于文档、README、技术说明、提交信息、拉取请求描述、错误信息、UI 文案、帮助文本、注释、报告、摘要等场景。核心包含两部分：应做什么（Strunk《The Elements of Style》的写作规则）与不应做什么（需避免的 AI 写作模式）。规则涵盖语法与标点（如单数所有格加 's、系列项之间用逗号、插入语用逗号包围、独立分句不用逗号连接等），以及写作原则（每段一个主题、主题句开头、使用主动语态、肯定句式、具体明确的语言、删除多余词、相关词相邻、强调词置句末等）。同时列出应避免的 AI 文风：夸大词（pivotal、crucial、vital 等）、空洞的 -ing 短语（ensuring reliability、showcasing features 等）、宣传性形容词（groundbreaking、seamless、robust 等）、过度使用的 AI 词汇（delve、leverage、multifaceted、foster、realm、tapestry）、过度使用项目符号、表情符号装饰和加粗。在上下文紧张时，可先将草稿交给子代理，仅加载相关章节文件进行编辑以节省 token。
write-book
write-book 是一项把主题转化为结构化、经调研的多章 PDF 书籍或报告并作为文件交付的技能。适用于用户要求写书、小册子、报告、简报或电子书等场景，产物由 render_pdf 工具生成。
bro
来自 microsoft/agentic-loops 的技能 /bro，用于把上一条助手回复用更简单的方式重讲一遍，适合回复过于密集、术语太多或太正式而让人没看懂时使用。
c-extensions-with-bocpy
bocpy 公共 C ABI 技能：编写能让自定义类型放进 Cown、并通过 @when 或 send/receive 在 worker 子解释器间安全迁移的下游 C 扩展。适用于包装大缓冲区、GPU 句柄、文件描述符等原生资源，实现零拷贝跨解释器传递与单所有者隔离。
disruption-writeup
disruption-writeup 是 microsoft/cat-agent-skills 中的一项供应商中断写作技能，用于把已组装的合同数据包（disruption-packet.json，合同 mfg.supplier-disruption.v1）渲染为人可读的书面材料：一份供应商跟进函（催交逾期采购订单、请求加急或确认修订日期）和一份内部升级简报（影响、缓解措施、责任人、所需决策）。它基于 templates/disruption-writeup-template.md 填充内容，所有内容仅来自合同数据包，包括中断背景、影响摘要与影响地图、缓解措施、责任人通知、升级事项和推荐的下一步最佳行动。输出为 DISR-<disruption_id>-writeup.md（或经平台文档组件生成的 .docx），可选择买方、生产计划员或物料经理的受众口吻，并标记为 DRAFT。该技能坚持“先起草”原则：不下单或加急采购订单、不写入 ERP 或排程、不发送邮件、不作出供应商承诺；客户订单风险及首次影响日期不得被弱化或隐藏。
provenance-check
Provenance Check（Govern）是一款用于合规审查的技能，运行在 Microsoft cat-agent-skills 技能集合中。它在完成趋势对比之后、撰写任何简报之前使用，针对每一项检索到的研究，按照声明的用途核对其使用权利、地理范围和有效期，从而决定该研究能否被引用。该技能强调“合规判定本身就是工作”：受限或已过期的研究无论数据多有力都不可使用。使用时输入 compared.json 与 config/rights-register.json，运行 scripts/provenance_check.py 并输出 governed.json。每条记录都需引用权利登记表中的对应行，被排除的研究须按原文逐字标注其限制及原因。该技能适合需要依据权利登记表对引用来源做许可范围、地理和有效期多重核验的研究与合规工作流。