paper-fetcher
paper-fetcher 是一个根据 DOI 从 Sci-Hub 自动抓取学术论文 PDF 的技能,下载后以干净文件名保存到 research/papers/ 目录并返回文件路径,适合批量收集与整理参考文献。
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
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paper-fetcher 是一个根据 DOI 从 Sci-Hub 自动抓取学术论文 PDF 的技能,下载后以干净文件名保存到 research/papers/ 目录并返回文件路径,适合批量收集与整理参考文献。
readme-gen(命令 npx ai-readme)可根据项目结构自动生成完整 README.md,包含徽章、安装步骤、API 文档和示例。支持指定输出文件、章节和 CLI 类型。无需安装,Node.js 18+ 推荐。
来自 openclaw/skills 的编剧技能,官方描述为“Expert guidance for screenwriting”,面向视频制作场景提供指导,涵盖技巧教程、工作流建议、提示与技巧以及设备推荐。具体安装与调用方式、适用平台及限制资料未提供。
面向潜在股票买入前的评估技能,综合估值、基本面、技术面、量化指标与八位投资大师视角,输出买入/持有/卖出建议、入场价与风险提示,并提供React量化仪表盘。
teacher 是一套面向教学与讲解场景的规则型技能,核心目标是帮助使用者把概念讲清楚、并根据学习者水平调整讲解方式。它从评估学习者、解释概念、内容结构、主动学习、反馈、动机、常见错误、情境适配、苏格拉底式提问以及困难情境处理等方面给出具体做法。例如:讲解前先了解对方已知内容,用提问而非“听懂了吗”来检验理解,先讲动机再讲机制,一次只讲一个概念,先具体后抽象,用类比把新知识锚定到熟悉事物上,按“预告—讲解—总结”组织内容,把信息切成 3 至 5 项一组,并让学习者在讲解后立即练习。反馈要求具体、可执行、对事不对人,并强调及时性。该技能还提示常见误区,如假设自己讲得清楚、基础未牢就推进、学习者需要练习时却继续讲授等。适用场景包括教学辅导、技术讲解、培训与知识传递。资料未提供安装命令、代码、收费、价格或平台支持等信息。
TechNews 技能可从 TechMeme 抓取头条科技新闻,抓取并摘要关联文章,并展示社交媒体(Twitter)反应。当用户想获取科技新闻或输入 /technews 时使用。
translate 是一个面向翻译任务的技能,可对文本进行准确翻译并保留原有格式,处理复数形式,并根据目标语言环境调整语气。它强调保留代码块、HTML 标签、Markdown 语法与占位符(如 {name}、{{variable}}、%s、$1),维护 JSON 与 XML 结构,只翻译应当翻译的值。该技能还要求不翻译专有名词、品牌名、技术术语、URL、邮箱、代码片段、API 端点等;数字、日期与 ID 默认保持原格式,在需要时按语言环境转换。针对不同语言,它要求使用符合目标语言规则的复数形式、正确处理性别与名词形容词一致、根据语境选择正式或非正式语体,并兼顾阿拉伯语、希伯来语等从右到左文字的文本方向。文化适配方面,要求意译习语、按需换算单位、调整日期格式与货币符号和数字格式。该技能还强调根据上下文消歧(如 bank、mouse)、保持文档语气与目标读者适配,并通过通读上下文、检查译文自然度、验证格式可用性和术语一致性来做好质量控制。适用于界面文案、文档、营销内容等多语言翻译场景。
verify-claims 是一个事实核查技能,借助全球专业事实核查机构验证声明与信息。它会提取具体可核查的说法,按用户语言、内容语言和地域挑选 3-7 家核查机构,搜索并阅读其文章后,客观综合呈现结论、证据与分歧,并给出原文链接。
一个面向 AI 智能体技能编写的技能:把测试驱动开发(TDD)思路用于流程文档,指导创建、修改和部署前验证技能,要求先写压力测试用例、写出基准失败、再编写技能并验证通过、最后重构堵漏。
yutori-web-research 是一个调用 Yutori 云端智能体完成网络研究的技能:通过 Research API 做宽/深度调研并附引用,通过 Browsing API 在云浏览器中导航网页、填表、点击与提取信息。适合论文、竞品、产品信息等需要专用网络智能体的任务,当本地 web_fetch 或浏览器工具效果不佳时使用。
ArkWeb 设计文档生成技能,可作为独立 subagent 运行,在 Phase 4 产出 requirement.md(需求基线评审)与 design.md(架构设计)两份文档,触发词包括写设计文档、生成需求评审、写功能设计、输出 Spec。
OpenZeppelin 合约库中的 Solidity 代码风格与安全约定,适用于 contracts/ 目录下 .sol 文件的编写与修改,涵盖错误定义、事件、NatSpec 文档、导入顺序、pragma 管理、内联汇编与 unchecked 使用等规范。
audit-docs 是 Infrahub 仓库内使用的一份文档审计技能,用于检查某个功能、主题或一组已有文档在内部(dev/)与外部(docs/)各文档层的完整度,并报告缺口,经用户批准后再应用修复。
speckit-opsmill-extract 是 Infrahub 项目中的文档提取命令,用于分析一个或多个已完成的 spec 目录,将其中可长期保留的知识、指南与 ADR(架构决策记录)提取进项目文档系统,并将处理过的 spec 标记为已提取。
BoxLang 的 CLI 脚本编写技能:介绍如何用 boxlang 命令运行脚本、类、模板与内联代码,解析命令行参数,使用内置 REPL 与编译、转译、兼容性审计等 action 命令。
humanizer-he 是面向现代希伯来语的编辑技能,用于识别并改写带有 AI 生成痕迹的希伯来语文本,使其读起来像以色列人自然书写。资料给出 35 种模式,分五类,覆盖套话、语法性别、句式等问题。
一个用于多来源研究综合与呈现的技能:先评估来源权威等级,再交叉验证,最终带置信度与出处引用地输出调研结论,适用于对比分析、可信度评估和研究文档化。
sync-docs 是一个依据 git diff 检测文档与代码漂移的工具:它把代码改动映射到相关 Markdown,仅应用安全修正(版本号更新、CHANGELOG [Unreleased] 条目),其余语义漂移均以 file:line 标记待人工确认。
caveman 是一种减少冗长表达的响应风格,用于压缩回复、降低 token 消耗,同时保留冠词、语法和决策导向信息。可通过“caveman”“compact”“less tokens”“be brief”或 /caveman 触发。
edit-article 是一个只做机械式、结构性改写的技能,用于压缩冗长文稿:按依赖顺序重排章节、拆分或合并段落、删除重复内容,同时逐字保留原有语气、语域与措辞。
ODIN 插件中的研究命令,用于只读式外部知识收集。它按五级来源阶梯(官方文档、API 参考、书籍论文、教程、社区)逐级检索,要求每条结论引用一手来源,并标注仅来自训练数据的推测内容;不写入、编辑或提交文件。
explainer-artifact 是一个用于生成“解释性文档”的技能:当用户要求为某个概念、代码差异(diff)、想法或工作回顾窗口编写说明文档时,它会在临时目录中起草并校验该文档。它先识别输入类型(概念、diff、想法、工作回顾)与目标读者,再收集必要的支撑材料,默认输出单文件 HTML(可选 Markdown),随后做结构与链接检查,并把文档呈现给用户。写入仅限 /tmp 下隔离的临时运行目录,可删除回滚,不做远程更改;发布或远程迁移始终交由人工完成。
Unslop 是一个用于消除文本“AI 味”的编辑技能,适用于草稿或已编辑的散文被审查是否带有 AI 生成痕迹,或用户要求去除 AI 模式、人性化、增加个人语气时。它提供三种模式:默认 full 模式执行全部 20 项检查;dedash 模式按语法角色清除破折号及其相似符号;detool 模式中和可移植文档中顺带出现的工具名称。契约规定其只写指定的散文文件或范围,可回滚,不做远程修改;改写须保留原意,经三轮改写仍不收敛时报告剩余违规位置。代码杂物清理、非英语人性化等场景有明确的拒绝与处理规则。
adr-writer 是一个用于记录架构决策的 AI 技能,当做出重要架构决策或补录未记录的决策时,从背景、备选方案和选定路径生成 ADR-NNNN.md 文件,避免因人员流动而丢失决策依据。