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更新于 11-08 00:04
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research-advisor 是一个面向科研人员的科学问题选择与项目规划技能，基于 Fischbach 和 Walsh 的论文《Problem choice and decision trees in science and engineering》（Cell, 2024）构建。它通过对话式入口协助用户进行选题构思、项目规划、问题排查与科研决策，输出研究方案、风险评估矩阵、决策树等文档。当用户提出新研究想法、分享项目卡点、咨询战略性问题，或使用“选题”“开题”“项目构思”“研究方向”“研究路径”“风险评估”“问题排查”“卡住了”“下一步怎么走”等关键词时触发。
学术论文英文润色助手，按国际学术期刊标准逐段审查英文论文，涵盖语法、用词、语态、逻辑衔接与句式五个维度，输出修改建议与润色后文本。适用于期刊论文、会议论文、学位论文与综述等场景，支持指定目标期刊或学科领域，并可选择全面润色或仅语法、仅用词、仅逻辑衔接等侧重。
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。
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。
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。
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。
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。
该技能用于生成国泰海通证券与海通国际风格的证券研究报告。它提供国内“产业观察/产业跟踪”与国际“股票研究/行业跟踪报告”两种版式变体，依据参考资料中的样式契约与结构契约，按用户要求的格式产出文档，适合中文股票研究、行业跟踪与投资笔记等场景。
该技能用于生成国泰海通证券与海通国际两种风格的证券研究报告。适用于个股研究、行业跟踪、投资简报等金融文档，支持国内与国际双模板。生成时先确定风格变体，再读取风格契约与结构契约文件，按用户要求的格式输出，默认输出PDF，可输出DOCX或PPTX。资料包含封面要素、配色、字体、页眉页脚、目录与文档结构等规范说明。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
grill-me 是一个面向 Claude Code 的技能，用于在计划或设计阶段对用户进行持续追问式访谈。它逐个问题地梳理设计决策树的各个分支，化解决策之间的依赖关系，直到双方对方案达成共同理解；每个问题都会附上推荐答案，若问题可通过查看代码库回答，则优先探索代码库而非直接询问。
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。
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。
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。
用于编写、修订或审查智能体技能（SKILL.md 包）的指南，强调最小 token 与无歧义表达，并给出路由、核心规则、拆分、资源与验证等检查要点。
一个用于研究神经架构与训练方法为何有效的技能，强调通过前向计算、几何、梯度、优化动力学与历史实验来解释机制，并区分数学事实、测量结果与假设。
PRD 标准技能，为撰写与评审 PRD 提供统一规范，涵盖 PRD 结构、带 4 Risks 评估的用户故事格式、EARS 格式验收标准及交付就绪阈值。
recipe-reflect 是 shinpr/claude-code-discover 中的反思编排技能，用于在假设结论、机会评审或周期性节点触发反思：记录结果、更新目标工件、通过子代理 knowledge-distiller 蒸馏知识、按条件做层级提升并维护 INDEX.md。
recipe-validate 是 shinpr/claude-code-discover 中的编排器技能，用于按风险类型选择合适方法验证假设，如原型、代码分析、市场调研与专家评审，并把结果记录到假设文件。