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更新于 11-08 00:04

写作与研究

14,987 个结果

research-writer

研究写作助手技能,作为写作搭档帮助完成资料调研、拟定大纲、撰写初稿和打磨润色,同时保持用户独有的写作风格和语气。适用于博客文章、专栏、新闻简报、教学内容、教程、深度观点文章、案例分析、需引用文献的技术文档等场景。主要能力包括:协作拟定大纲、资料调研并补充引用、优化文章开头、逐节反馈、风格保持、引用管理(行内/编号/脚注式)以及多轮迭代打磨。使用方式为在专用文件夹中创建草稿文件,通过 Claude Code 以自然语言指令触发,如“帮我创建大纲”“调研并补充引用”“优化开头”“审阅这一节”等。

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rhetoric-speech-craft

该技能用于生成适用于发布会、年会、TED 式演讲、仪式性场合等场景的专业演讲稿。它以亚里士多德修辞三角(Ethos 可信度、Pathos 情感、Logos 逻辑)为框架设计说服策略,并在稿件中自动嵌入停顿、语气、语速、动作、重音、互动等表演提示标注,同时根据场景语速基准预估演讲总时长。用户只需说明演讲场景和主题,即可按 SOP 流程获得带标注的完整演讲稿与时长估算报告。

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sci-paper

sci-paper 是一个面向顶级学术会议(CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ACL、ICLR 等)的科研论文写作技能,提供从结构规划、内容撰写、图表公式设计到排版与格式转换的结构化指导。该技能基于对 ResNet(He 等,CVPR 2016 最佳论文)论文的分析提炼而成,可推广至计算机视觉、机器学习及更广泛的科学领域。它支持 PDF、DOCX、PPTX 三种输出格式,默认最终稿输出 PDF、口头报告衍生稿输出 PPTX。技能强调生成完整论文,包含全部章节、图表、公式和参考文献,并针对不同会议提供页数、栏数、摘要长度等适配参数,同时附带投稿前检查清单。

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sci-paper-cn

该技能是一套面向科研论文写作的结构化指南,依据 CVPR、ICCV、NeurIPS、ICML、ACL、ICLR 等顶级会议惯例,帮助用户完成从分章节起草、图表设计、LaTeX 排版到投稿前打磨的全流程。其内容源自对 ResNet(He 等,CVPR 2016 最佳论文)论文的分析,并推广至计算机视觉、机器学习及更广泛科学领域。支持输出 PDF、DOCX、PPTX 三种格式,默认最终稿为 PDF、口头报告衍生稿为 PPTX。技能强调生成完整论文,包含全部章节、图表、公式与参考文献,并针对不同会议提供页数、栏数、摘要长度等适配参数,同时附有投稿前检查清单。

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scientific-problem-selection

这是一个面向科研人员的对话式科研选题框架技能,基于 Fischbach 与 Walsh 发表于 Cell(2024)的论文《Problem choice and decision trees in science and engineering》。它通过三个入口(提出新项目想法、排查当前项目问题、提出战略性问题)与用户对话,并围绕九项技能展开:直觉泵、风险评估、优化函数、参数策略、决策树导航、逆境应对、问题反转、整合与综合、元框架。每项技能会产出 1-2 页的具体文档,如问题构思文档、风险评估矩阵、影响评估文档、参数策略文档、决策树图、逆境预案等。该技能强调“选题质量优先于执行质量”,帮助科研人员把更多时间投入到选题上,适用于研究生、博士后、PI 和创业者的科研规划与项目决策场景。

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translation-craft

Translation Craft 是一个中英双向专业翻译知识库,基于严复“信达雅”翻译理论构建,覆盖学术、商务、技术、法律四大领域,提供术语表、句式转换模板和质量检查清单。它按照“信(忠实)> 达(通顺)> 雅(风格)”的优先级进行翻译,先识别源语言与目标语言、判断文本所属领域,再逐句翻译,并输出关键术语对照表。该知识库还包含回译验证方法、各领域翻译规范(如学术论文的时态与人称要求、技术文档中代码标识符不翻译、法律文本中 shall 与 will 的区别等),以及常见翻译陷阱提示(如 Chinglish、数字单位换算、否定转移、冠词缺失等)。适用于学术摘要、合同条款、技术文档、商务函电等场景的中英互译。

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user-story-canvas

User Story Mapper 是一个将产品需求可视化为交互式 HTML 用户故事地图的工具。它按 Epic → Feature → Story 三层结构组织需求,支持 MoSCoW 优先级色标(Must 红、Should 橙、Could 蓝、Wont 灰)和 Release 版本划线分组。用户提供产品需求信息后,由 Agent 引导梳理层级、确认优先级与版本归属,构建 JSON 数据并调用脚本生成自包含 HTML 文件,可直接用浏览器打开。生成的页面包含三层卡片布局、优先级色标、版本划线、响应式水平滚动、打印友好(适配 A3 横版)、悬停显示 Story 详情及统计面板。适用于需求梳理、backlog 可视化与版本规划。

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vc-industry-research

vc-industry-research 是一个用于生成专业一级市场(PE/VC)行业研究报告的技能,可产出行业深度研究、投资备忘录和市场分析等文档。报告采用机构化研究风格,支持中文或英文(根据用户查询自动检测,默认使用用户语言)。默认输出 PDF,也可按用户明确要求输出 DOCX 或 PPTX。工作流程包括:理解研究范围(目标行业、子主题、深度、页数)、根据偏好或任务上下文选择报告风格(风格 A 深度讨论型,偏观点、TMT/科技方向、编号章节、无目录;风格 B 传统行业型,偏数据、图表多、含多级编号目录)、规划内容结构、通过网络搜索与数据源工具收集数据、检索行业投融资历史(关键融资轮次、交易规模、领投方、IPO/退出事件、资本流动趋势,来源包括 Crunchbase、PitchBook、CB Insights、IT桔子、烯牛数据及公开交易公告)、按风格与结构契约生成报告,并检查完整性(图表编号、来源引用、格式一致性)。该技能对排版、图表编号、来源引用和质量检查有详细规范。

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x-thread-crafter

x-thread-crafter 是一个将长文内容改写成 Twitter/X 长帖(thread)的技能。它按固定流程提取原文的核心论点、关键支撑点、最反直觉的素材和结论,先写一条能“止住滑动”的钩子推文,再把内容拆成每条约 280 字符以内的正文推文,保持一条一个观点、整体逻辑连贯、单条可读,必要时加入编号,最后用一条只要求一个动作的 CTA 收尾,并逐条核对字数和语气。适用于把文章、博客、笔记或要点转成推文串、复用内容、做社媒传播等场景,用户可指定受众、语气、CTA 和是否编号。限制是只根据原文事实写作,不编造统计或声明,需遵守平台规范并保留作者原有语气。

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xindaya-translator

xindaya-translator 是一个面向中英双向专业翻译的 Kimi 技能(Skill),基于严复「信达雅」翻译理论构建。它先识别源语言、目标语言与文本所属领域,再按“信 > 达 > 雅”的优先级逐层翻译,并输出译文、关键术语对照表。技能覆盖学术论文、商务文书、技术文档、法律合同四大领域,每个领域配有核心术语对照表、句式转换模板和翻译注意事项;同时提供回译验证方法与翻译质量检查清单(完整性、准确性、术语一致性、逻辑关系等)。适用于论文摘要、财报与商务信函、技术文档、合同条款等中英互译场景。

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zhihu-viral-answer

知乎高赞回答生成助手,用于撰写符合知乎社区调性的高质量长文。它通过分析问题类型(经验求助、观点讨论、知识科普、情感共鸣、盘点推荐),匹配对应的回答结构,并融合故事、干货、金句三大要素,生成兼具可读性与专业性的回答。当用户请求写知乎回答、生成知乎内容、制作高赞爆款,或提到知乎写作、知乎体、zhihu answer等关键词时触发。用户可提供完整问题标题或链接,并可选填身份视角、侧重点和字数要求。

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pm-prd

pm-prd 是一个根据功能描述生成结构化 PRD(产品需求文档)的技能,属于 Personal Corp 框架,用于通过 AI 智能体运营一人公司。它按产品类型(B2C、B2B、内部工具、平台)分支,各类型侧重不同模块,生成后运行 10 项质量自检。输入包括功能描述(必填)、目标用户、业务目标、产品类型、约束条件和深度(大纲或详细),未提供的产品类型会自动识别。技能会先按产品类型分支,再进行结构化需求拆解(用户旅程、角色拆分、CRUD),最后按模板生成包含背景目标、需求概览、详细功能设计、非功能需求、数据埋点、验收标准、排期、风险等章节的文档。

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research

这是一个名为 research 的技能,用于在做出实质性技术决策前开展调研工作。它指导如何调查代码库、比较工具或方案、核实当前的外部或库事实,以及在动手前研究失败原因。该技能强调从问题出发推导调研范围,综合使用仓库源码、官方文档、变更日志和社区报告等证据来源,区分已记录能力、本地观察行为、推断与未知,并按证据权威性、版本和适用性解决矛盾。它提供代码库、比较、外部证据、库与 API、故障排查等调研路径,最终要求先给出答案、在结论旁标注决定性来源,并说明权衡与局限。

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research

这是一个面向技术调研的技能(skill),用于在做出实质性技术决策前,系统性地调查代码库、比较工具或方案、核实当前外部或库的事实,并在动手前排查失败原因。它强调:复用已有答案、从问题与权威来源推导需要回答的问题、区分代码库本地行为与官方文档/源码/变更日志等外部契约、按问题而非仅按被点名的方案进行检索、区分“有文档的能力、本地观察到的行为、推断、未知”,并按“能否改变答案”来决定调查比例。它给出五条路线:代码库、方案比较、外部证据、库与 API、故障排查,并说明完成标准——每个要点都要有证据、不适用的理由或明确未知及其后果,按来源权威性、版本与适用性解决矛盾,只对既定范围声称充分,说明剩余缺口,并在调查不太可能改变决策时停止。使用时先回答、把决定性来源标注在结论旁,并解释权衡与限制。

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write-prd

write-prd 是一个面向软件需求编写的技能,用于根据代码仓库和产品上下文撰写 PRD 中的需求部分。它强调让用户意图与可观察行为清晰可辨,把实现决策留给同一议题的计划文档。该技能输出包含当前行为、完整期望结果、范围、EARS 验收标准、交付覆盖、依赖和验证需求的需求草稿,可写入规范化需求文档或已授权的议题正文。它只做只读调研和经授权的需求发布,不涉及实现,也不自动拆解任务。支持草稿与发布两种模式,并会先检索议题和 PR 以避免重复。

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