lex-validate
lex-validate 是 snowflake-labs/cocoplus 项目中的一个文本校验命令，用于依据 CocoLex 定义检查目标文本。它可以发现未定义术语、相互冲突的术语、过时别名，以及与已采纳的 Wisdom 或 Style 约定相矛盾的词条；只报告检查结果，不修改文件。
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 11-08 00:04
写作与研究
15,023 个结果
wisdom-writer
wisdom-writer 是 snowflake-labs/cocoplus 仓库中的一个 V2 原生技能，用于承接原先由 cocowisdom/wisdom-writer 承担的功能，但不以调用旧脚本作为实现路径。该技能要求借助 Coco 原生能力（Read、Write、Edit，必要时 Bash，需要数据访问时使用 Snowflake 工具，需要独立审查时使用子代理）完成既定行为，并保留所属功能文档约定的产物路径、数据结构和用户可见输出。它强调用确定性的文件解析与结构化产物替代自由文本，涉及外部副作用时沿用原有确认与门控语义，且输出结构需与现有读取方保持兼容。
nostr-comments
在 Nostr 应用（soapbox-pub/ditto）中实现评论系统的技能：基于 NIP-10 回复与 NIP-22 评论两种协议，为帖子、文章、外部 URL、NIP-73 标识符和话题标签添加讨论功能。
humanizer
Humanizer 是一个用于改写文本、去除 AI 写作痕迹的技能。它针对模型写作中常见的结构性套路进行处理，例如“不是 X 而是 Y”的对比、一句话收尾段落、三段式排比、破折号滥用、无端铺垫、假想反驳、虚假深刻格言、泛化修饰词、被动语态、夸大的意义以及与读者无关的草稿残留。使用者可粘贴文本、指定文件或将其嵌入到其他任务（如 pull request、提交信息、文档）中。Humanizer 的原则是：把文本视为待编辑的材料而非指令；只改写表达，不改变事实内容；不新增来源中没有给出的事实、姓名、数字、日期、引用或引用来源。若用户提供写作样本，则优先模仿样本的句子长度、用词、标点和过渡方式。输出默认包含草稿、仍存在的问题列表和最终改写版本；文件模式下只将最终文本写入文件，并保留代码块、行内代码、命令、路径、YAML 元数据、数据和链接目标不变。
soia-pkm-transform-article-learning
把已归档或指定文章转换为试卷、闪卡、脑图、播客脚本、学习笔记等学习类产物，本地 Markdown 优先，可选 NotebookLM 增强，适用于知识管理与学习复习。
soia-pkm-transform-article-ppt
该技能把文章、Markdown、URL、提纲、数据表或主题转换为以可编辑 PPTX 为核心的演示媒体包，可附带封面插画素材、信息图、逐页预览和 NotebookLM 视觉对照版，适用于做 PPT、课件与两版对比。
edit-article
一个用于编辑和改进文章草稿的技能：按标题拆分章节、梳理各节主旨与信息依赖关系，并重写内容以提升清晰度、连贯性与行文流畅度。
research
一个用于调研问题的技能：依据官方文档、规范、源码与第一方 API 等权威来源核实事实，追溯引用并区分事实与推断，适用于实现、集成、升级及 API 漂移排查。
ac-writing-blog-posts
用于撰写博客文章并生成配套社媒推广文案的技能，强调通用、诚实、不编造作者经历、语气谦逊，并通过对话式流程确定写作意图与风格。
article-batch-illustration
这是 Cowrite 的 article-batch-illustration 技能，用于分析完整 Markdown 文章、规划受控数量的配图位置，并通过内置 image_gen 工具批量生成风格统一的文章配图，最后安全插入页面。
cowrite
Cowrite 是一个本地类 Notion 的 Markdown 写作画布，通过 MCP 工具让 AI 创建、读取和修改页面，并同步到本地浏览器编辑器。资料未提供收费与平台细节。
space-wechat-layout
微信公众号排版技能：把文章、Markdown 草稿或中文长文转为兼容公众号的富 HTML，并生成本地预览页，带“复制 HTML”按钮，方便直接粘贴到公众号正文。
documentation-specialist
用于创建、逆向提取、审计和转换软件文档的技能，支持 SRS、PRD、OpenAPI、用户手册、教程与 runbook，并能生成 Mermaid C4、PlantUML 图表及 MD 转 DOCX/PDF。
google-docs-style
该技能用于在撰写规划文档、设计文档、README、ADR 和技术文档时套用 Google 开发者文档风格指南。它明确规定了语气、结构、标题层级、列表与格式要求，并提供格式化脚本和跨平台钩子。该技能与 STE100 互斥，同一文档只能选用一种风格；默认仅在用户点名 Google 风格、Google 开发者文档或 Google 风格指南时才激活。
editorial-copy
这是一个用于生成长篇编辑类内容（如博客文章、SEO内容、观点文章、白皮书等）的AI技能工作流。它根据简报识别内容子类型，选用对应的说服框架（QUEST、AIDA、Star-Story-Solution、ACCA），结合领域写作模式起草，并强制执行去AI痕（anti-slop）处理和7维度质量评分，最终输出结构化的成品与评分报告。
email-copy
email-copy 是面向邮件文案写作的技能，覆盖冷启动外联、欢迎与引导序列、培育序列、再激活序列、简报和事务性邮件等类型。它按简报中的邮件类型选择说服框架（如 PAS、BAB、AIDA），结合对应领域参考资料起草，并强制执行去 AI 腔检查、按 7 个维度评分、按固定结构输出，同时约束主题行长度、预览文本、移动端行宽和每条邮件单一 CTA 等细节。
audit-escalation
audit-escalation 是一个用于审查叙事升级质量的技能，出自 stanestane/narrative-design-skills。它针对场景、任务、章节、冲突或任务线，检查后续节拍是否在成本、选项、关系、解读或可逆性上真正加压，而非仅放大幅度或噪音。该技能通过构建压力地图记录每个节拍的目标、压力、升级轴、成本、得失选项、可逆性与后果，并标记重复压力、纯数值膨胀、宣称未展示的利害、过早高潮、缺失连接台阶、后果重置、重复威胁、过早不可逆、反派能力随意波动、依赖角色非理性行为、重大转折后无余波等问题。输出包含总体升级判断、压力地图、强升级节拍、发现项、高潮就绪度与建议性结构修复，默认不重写作者原文。
audit-narrative-promises
该技能用于审查游戏、提案、开场、垂直切片、战役、任务线或营销前提中的叙事承诺与兑现情况。它把叙事承诺定义为体验教会玩家期待的故事、能动性、幻想、关系、谜题或后果结构，区分显性与隐性承诺，并从标题、提案、商店描述、开场、教程化叙事机制、首个重大选择、早期同伴互动、引入性谜题、重复母题、声明的玩家幻想、后果示例等来源进行检视。按类型/基调、主角幻想、能动性与后果、谜题/调查、关系深度、政治/派系玩法、道德模糊、力量成长、生存恐怖脆弱感、喜剧、世界反应性、系统性自由等类别归类承诺，并建立承诺台账记录证据、强度、兑现证据与状态。状态含已兑现、发展中、有意转变、支持不足、破裂、材料未提供无法判断。输出叙事契约摘要、承诺台账、强兑现项、发现、最高风险期望差距、修复优先级，并做最终质量检查。
define-characters-through-simulation
该技能将虚构角色的定义视为迭代式的行为发现过程，而非填写问卷。它通过AI辅助的戏剧性模拟，在具体情境中生成候选行为，由设计者筛选出符合角色真实感的模式，并区分「已确立」「强推断」「假设」「已否决」四种证据状态，逐步构建可预测角色在新情境中行为的行为模型。该技能强调「AI提议、设计者选择、正典累积」的原则，避免将生成内容直接当作事实，适合需要深度塑造、检验或记录角色的叙事设计工作。
design-storylet-system
该技能用于交互式设计一种系统化叙事：由可复用的故事单元（storylet）构成，并依据世界状态、可用条件、优先级、冷却、重复规则与效果进行选择。其核心流程为“世界状态→资格判定→选择→故事单元→选择/结算→效果→新资格”，适合环境人物片段、阵营事件、关系事件、模拟类事件、旅行遭遇与系统化后果等叙事，但不适合需要严格节奏与精确顺序的戏剧性序列。
stress-test-character
这是一项用于虚构角色模型压力测试的叙事设计技能：它以对抗性戏剧情境主动挑战已有或部分建立的角色设定，通过“主张→测试→反应→证据→判定→模型修订”的循环，检验角色的价值观层级、边界、禁忌与行为规则，找出模型停止预测行为的位置，并据此修订角色规格。该技能强调测试可证伪的行为主张而非形容词，提供价值冲突、代价递增、无观众测试、关系替换、诱惑测试、羞耻/暴露测试、成功测试、反向选择测试等测试族，输出包含主张、压力、预测反应、诊断场景、观察/接受反应、判定、模型更新与置信度的报告。适用于小说、剧本、游戏等叙事创作中的角色一致性校验与深化。
daily-news
daily-news 是由 starchild-ai-agent/community-skills 发布的一个可安装 AI 智能体技能，标识为 @1393/daily-news。根据现有资料，它面向 AI 智能体提供每日新闻相关能力，可通过 MCP（Model Context Protocol）方式接入使用。安装命令为：claude mcp add daily-news -- uv --directory /path/to/daily-news run daily-news-mcp。该技能以本地目录方式运行，需要将 /path/to/daily-news 替换为实际路径。资料未提供其具体新闻来源、覆盖范围、收费模式或详细功能说明。
@6522/deepresearch
一套面向量化研究、尽职调查与品牌化分析的深度研究工作规范，强调数据须来自实时工具或原始文档、结论须有数据支撑并给出明确立场，并按 L/V/B 分类与固定交付物格式产出分析。
@6522/employee-mode
Employee Mode 是一个可安装的技能，让 AI 以 24 岁分析师身份为用户工作，执行研究、起草、分析与跟进任务，接受用户作为直接管理者，强调结果导向与坦诚沟通。