research-format
research-format 是一个研究内容格式化技能，可将已有研究素材整理为结构化的 Markdown 或 Quarto 文档，支持完整报告、摘要、教学文档三种输出模式，并按个人/外部受众与教学/专业语气自适应，重视分层阅读、内联引用与可视化克制。
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更新于 11-08 00:04
写作与研究
15,027 个结果
research-orchestrator
研究流程编排技能：接收自由文本研究请求，规划范围并管理含 4 个人工检查点的 6 阶段研究流水线，最终产出可溯源、可复现、带引用的研究报告，并通过 Quarto 发布。
learn-anything
learn-anything 是一个自适应学习辅导技能，通过引导式提问、检索练习和苏格拉底式对话帮助用户学习主题并建立可用的理解，适用于学习、练习或深入掌握某个知识点。
clear-writing-en
这是一个英文清晰写作技能（Clear writing · English），用于提升英文答案、说明和任务报告的可读性，或改写过于密集的英文散文。其核心目标是让读者第一遍就能理解要点及其依据，在能减少读者猜测、自行补全省略关系或反复重读时，宁可多用一些词。该技能规定了适用范围：仅作用于当前任务中的英文文本，只有用户要求延续风格时才带入后续回复；须遵守用户指定的格式、长度、受众和语气；混合语言文本只编辑英文部分。它覆盖起草与修改流程、句子层面选择、段落与任务报告写法，并给出示例和最终检查清单，强调保留事实与关系、区分观察、推断和建议、如实标注未验证内容。
clear-writing-zh
该技能用于优化中文回答、解释和任务汇报的可读性，或改写读起来费力的中文文本，目标是让读者按顺序读一遍就能理解重点及其依据。它适用于减少术语堆叠、理清句子关系、展开难懂的名词串、明确指代与因果关系，并在呈现结果时区分完成范围与验证证据。使用时会增加必要字词以降低回读和猜测负担，同时保留原意、语气和必要的不确定性；代码、标识符、命令、路径、原文引用与日志保持原样。该技能只调整获准处理的中文文字，不授权发布、发送或修改无关文件。
humanizer
Humanizer 是一项用于去除文本中 AI 写作痕迹、让文字更自然、更有人味的技能。它基于维基百科 WikiProject AI Cleanup 维护的“AI 写作迹象”指南，该指南来自对大量 AI 生成文本的观察。其核心判断是：大语言模型用统计方法猜测下一个最可能出现的词，因此容易形成可识别的固定套路。该技能会扫描并改写 29 种 AI 模式，涵盖内容、语言与语法、排版风格、沟通方式四类，例如过度强调意义与影响、含糊归因、AI 高频词、回避 is/are、滥用三段式、破折号与粗体、表情符号、标题大小写等。使用时用户可直接粘贴文本、指向文件，或提供自己的写作样本进行语气校准。技能强调在保留原意和语气的前提下改写，并进一步加入个性与观点，最后做一次反 AI 复检。它还建议在撰写面向用户的发布说明、PR 描述、文档、长文解释和总结时主动应用此技能。
llm-wiki
基于 Andrej Karpathy 的 LLM Wiki 模式，用互链的 markdown 文件构建并维护持久、可累积的知识库。知识编译一次并持续更新，含交叉引用、矛盾标记与来源溯源，区别于每次查询重新发现的传统 RAG。人类负责选源与定方向，智能体负责总结、互链、归档与一致性维护。
research-paper-writing
面向 NeurIPS、ICML、ICLR 等 ML/AI 会议论文的端到端写作技能，覆盖实验设计、执行监控、分析、写作、自审、修订与投稿流程，并包含文献检索与引用核验、人类评估设计、多作者协作等环节。
songwriting-and-ai-music
面向歌曲创作与 Suno AI 音乐生成的技能指南，涵盖歌曲结构、押韵与格律、情绪动态、歌词写作、改编填词、Suno 提示词与元标签、AI 演唱发音技巧及工作流程。
writing-skills
用于创建新技能、编辑已有技能或在上线前验证技能是否有效的写作方法指南，将测试驱动开发（TDD）应用到流程文档写作中。
khazix-writer
khazix-writer 是一个用于以「数字生命卡兹克」（Khazix）个人写作风格撰写公众号长文的写作技能（skill）。当用户需要撰写公众号文章、写稿子、续写文章、根据素材产出长文时使用，触发词包括但不限于写文章、写稿子、帮我写、续写、扩写、公众号文章、长文、出稿、按我的风格写；即使用户只是说「帮我把这个写成文章」或「用我的风格写一下」，只要上下文涉及内容创作和公众号输出，也应使用。作者卡兹克是在AI行业深耕三年的内容创作者和创业者，账号全称「数字生命卡兹克」，以「激发大家对AI的好奇」为使命。该技能将文风定位为「有见识的普通人在认真聊一件打动他的事」，强调好奇心、讲人话与活人感、真诚、有所为有所不为；并区分AI擅长的工作（找证据与佐证、找类比与比喻、按确定角度扩写、补充学科背景知识、梳理逻辑与结构建议）与必须由人完成的工作（第一手观察与真实经历、核心创意角度、情绪的真实表达、数据到人物的同理心转换）。技能包含素材理解与选题HKR质检、五种文章原型（调查实验型、产品体验型、现象解读型、工具分享型、方法论分享型）、风格内核与绝对禁区、四层自检体系（硬性规则、风格一致性、内容质量、活人感终审）及质检报告输出格式。
baoyu-format-markdown
宝育 Markdown 格式化技能，可将纯文本或 Markdown 文件整理为带 frontmatter、标题、摘要、标题层级、加粗、列表和代码块的规范 Markdown，并处理中日韩排版细节。
pubmed-export-citations
PubMed 引用汇出技能，统一通过 prepare_export 将检索结果导出为 RIS、BibTeX、CSV、CSL、MEDLINE 等格式，方便导入 EndNote、Zotero、Mendeley、LaTeX/Overleaf 或做数据分析。
changelog-updater
根据变更内容自动更新 CHANGELOG.md 的技能，遵循 Keep a Changelog 格式，按关键字归类变更并建议 MAJOR.MINOR.PATCH 版本号，可由 git-precommit 编排器调用。
readme-i18n
用于维护 README 多语言版本的技能，以英文为主、中文为对照翻译，在 README 变更或新增功能需同步文档时触发，检查章节、代码块、链接与术语的一致性。
readme-updater
readme-updater 是一个用于智能更新 README.md、使其与代码变更保持同步的技能，可由 git-precommit 编排器调用，也可在新增重要功能后手动触发，支持识别功能、依赖、API 与结构变更并输出更新分析。
academic-debate
学术辩论与观点比较框架，属于纯指令型技能，用于对研究议题进行结构化正反方论证与多观点比较。该技能通过 LLM 结构化思考，并结合 read_draft、search_local_references、mcp_cgu_deep_think、mcp_cgu_spark_collision 等工具使用。触发关键词包括：debate、辩论、pro/con、正反方、devil's advocate、挑战假设、counter-argument、反驳、compare viewpoints、比较观点、challenge、质疑。技能包含三个框架：学术辩论（按证据等级排列正反方论点并输出综合结论）、魔鬼代言人（从方法学、统计、可推广性、替代解释、审稿人可能提问五个面向系统挑战研究主张）、观点比较（按证据基础、理论基础、临床适用性、患者安全、成本效益、现行指南、局限性等维度比较多个理论或方法）。同时提供针对 RCT、队列、病例对照、横断面、回顾性等研究类型的偏误自动识别。使用原则为基于证据、平衡呈现双方、偏误分析对应正确研究类型，并最终给出临床建议以服务于 Discussion 部分。
idea-validation
研究假說驗證與可行性評估框架。這是一個純指令技能，不需要專屬 MCP tool。它在觸發關鍵詞如 hypothesis、假說、PICO、feasibility、可行性、testable、可驗證、研究計畫評估、check feasibility 時載入，用於檢查研究假說是否可驗證及研究計畫是否可行。技能本身利用 LLM 推理能力，並可搭配 compare_with_literature、list_saved_references、search_local_references、validate_concept 等工具使用。框架分為兩部分：一是 Hypothesis Validation，包含 PICO 分析、Testability 檢查與 Study Type Recommendation；二是 Feasibility Assessment，包含樣本數快速檢查、依研究類型估算時間線，以及 17 項可行性檢查清單（分為 5 大類）。使用原則為：PICO 分析用語意理解而非關鍵字匹配；可行性評估寧可保守；文獻比較使用 compare_with_literature MCP tool。
word-export
Word Export 是一个将论文草稿导出为符合期刊格式 Word 文档的技能，属于 med-paper-assistant 项目。根据提供的资料，它在导出前要求 Concept 验证通过（novelty ≥ 75）、草稿已完成所有必要章节、引用文献格式正确。工作流程必须按顺序执行：list_templates → read_template → read_draft → start_document_session → insert_section × N → verify_document → check_word_limits → save_document。它通过 MCP 工具集实现模板读取、会话编辑、章节插入、文档验证、字数检查与保存，并自动修复 wikilink 格式问题。资料还给出默认字数上限：Abstract 250、Introduction 800、Methods 1500、Results 1500、Discussion 1500、Conclusions 300，并提供超字数时的替换处理方式，以及会话存于内存、MCP 重启会遗失、建议分批保存等注意事项。具体收费、价格、平台与效果暂未提供。
llm-wiki-builder
根据 Zotero、PubMed、文档与本地 Markdown 笔记，构建或更新兼容 Foam 的 LLM 文献 wiki 的多工具工作流技能；可创建、刷新、修复或扩展 wiki，并保留来源信息与可用链接。
pipeline-persistence
Pipeline 持久化是 PubMed 搜尋 MCP 中的一項技能，用於將複雜的文獻搜尋流程保存為可重複使用的 Pipeline YAML 配置。它支援從 PICO、comprehensive、exploration、gene_drug 四種內建模板快速建立管道，也支援自訂 DAG（有向無環圖）多步驟管道。儲存採用 workspace 與 global 雙層模型，解析時 workspace 優先、global 作為後備。保存時會自動驗證並進行激進式自動修正（21 條規則），例如將 action: find 修正為 search、自動生成缺失的 step ID、重命名重複 ID、移除循環依賴等。提供 6 個 MCP 工具：save_pipeline、list_pipelines、load_pipeline、delete_pipeline、get_pipeline_history、schedule_pipeline（排程尚未實作）。內建 10 個可用 Action，包括 search、pico、expand、details、related、citing、references、metrics、merge、filter。適用於需要反覆執行相同搜尋策略、建立週報監控、系統性文獻回顧或種子論文深度探索的研究場景。
pubmed-export-citations
用于 PubMed 检索结果导出的引用导出指南，围绕 prepare_export 工具把 PMID 输出为 RIS、BibTeX、CSV、CSL、MEDLINE 等格式，供 EndNote、Zotero、Mendeley、LaTeX、Excel 或程序处理使用。
pubmed-mcp-tools-reference
PubMed Search MCP 工具完整參考文档，面向已集成该 MCP 服务的用户，汇总 46 个工具的用途、参数与使用范例，并按 16 个类别组织。内容涵盖统一多源文献检索入口、查询智能（如 MeSH 扩展、PICO 校验、查询分析）、文章探索与引用网络、全文获取与文本挖掘、NCBI Gene/PubChem/ClinVar 延伸查询、引用树构建、引用格式导出与本地文献笔记、Session 管理、机构 OpenURL 订阅访问、ICD-10 与 MeSH 互转、研究时间轴与里程碑分析、引用列表验证、图表与生物医学图片检索，以及 Pipeline 的持久化、加载与排程管理。文档同时给出浓缩理解模型，建议先用 8 个能力族（搜索、查询规划、论文探索、全文与取得、视觉与脉络、实体与术语、结果与记忆、自动化与保存）理解整体，再查阅完整工具表，并列出快速搜索、系统性搜索、PICO 搜索、论文探索、全文获取等常用工作流。该文档由脚本自动生成，手动修改会被覆盖。
pubmed-multi-source-search
pubmed-multi-source-search 是一个跨数据库学术文献检索技能，属于 pubmed-search-mcp 工具集。它通过统一入口 unified_search，自动在 PubMed、OpenAlex、Semantic Scholar、Europe PMC、CrossRef 之间分流检索，并在单次搜索内完成整合与去重，用于补充单一来源覆盖不足的问题。支持指定来源、结果数量、排序方式和输出格式，并可结合全文获取、相关文章、引用分析与引用指标工具使用。触发场景包括跨数据库搜索、综合搜索、关注预印本或以非 PubMed 来源补充覆盖。是否需要 API 密钥、具体收费与平台限制暂未提供。