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更新于 11-09 00:13

写作与研究

15,080 个结果

explain-concept

该技能用于在对话中介绍、澄清或比较概念,根据用户已有知识解释概念所解决的问题、作用机制、例子与边界。适用于“介绍一下 X”“为什么需要 X”“X 和 Y 有什么区别”“还是没理解”等请求,覆盖技术及其他领域。它默认在对话中直接解释,深度由问题决定,不固定新手口吻、篇幅或章节;会区分同名概念的多重含义,只补充影响理解的前置知识,并按需选用问题背景、定义机制、示例、易混淆概念等方式。对不熟悉或版本敏感的事实强调读取可靠资料并标明不确定处。单纯翻译、事实查询、实施任务或完整文章交付不自动扩展为概念讲解。

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handbook-gate-reread

handbook-gate-reread 是一个“冷却重读门禁”技能,用于判断成稿是否经得起重读。它在写作流程中作为一章的最后一道门禁,由 handbook-paper-writer 在写作循环、真人读者门禁通过后调度,或用于打回 draft。该技能模拟“冷却 48 小时后、完全忘记写作意图的第一读者”重读定稿,专找“当时觉得顺、现在看是坑”的段落。它从四类维度检查问题:逻辑断层、节奏拖沓、深浅不当、收束无力。输出 reread_verdict(pass 或打回并附问题清单),并写回 book_state.review_log。每条问题需带 dim、location、problem、fix_hint 四件套。logic 或 closure 问题一票否决,pacing 与 depth 问题记为 warning,供修订参考。

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generate-wechat-article

generate-wechat-article 是一个将用户输入文本改写为微信公众号文案的技能。它将原始内容转化为风格轻松易懂、逻辑清晰、符合新媒体阅读习惯的文章,并以 markdown 格式输出。文案要求标题抓住注意力、制造情绪价值、传递明确利益或诱发好奇心;开头用提问或故事引入;结构清晰、条理分明、逻辑严谨;可在合适位置提供配图建议;结尾引导读者留言互动或关注转发;整体内容完整、排版优美。该技能适合需要把普通文本快速改编为公众号推文的场景。

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youtube-transcript

youtube-transcript 是一个用于提取 YouTube 视频字幕(文字稿)的技能。当用户提供 YouTube 链接、视频 ID,并要求获取视频的文字稿、字幕或说明文字时使用。它通过 youtube-transcript-api 获取视频的自动生成字幕或人工添加的字幕,支持 YouTube 标准链接、短链接、嵌入链接以及 11 位原始视频 ID。默认输出为纯文本,每条字幕一段;也可通过 --timestamps 参数输出带时间戳的格式([MM:SS] 或较长视频的 [HH:MM:SS])。该技能不会修改返回的文字稿内容;不带时间戳时可按完整段落整理,避免句子被切断。使用前提是视频启用了字幕;若没有人工字幕,会回退到自动生成字幕。

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deep-research

Deep Research 是一个面向多源研究与引用追踪的技能(Skill),用于生成带有证据持久化、来源身份管理、逐条论断核验和渐进式上下文管理的结构化研究报告。它提供 quick、standard、deep、ultradeep 四种研究模式,对应不同阶段数量与耗时区间,默认使用 standard 模式。该技能遵循自主运行原则,从上下文中推断假设,仅遇关键错误或无法理解的查询才停止,并在引言与方法论中显式呈现高重要性假设。其输出契约要求固定章节结构,并将 Markdown、来源注册、证据存储、论断台账、运行清单、HTML 与 PDF 等文件输出到指定目录。

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compile-knowledge

compile-knowledge 是一个用于将持久、具有判断价值的知识整理为互联 Markdown 文件的技能。它针对两类触发场景:显式的持久化请求(如"保存这个"、"写入 wiki"),以及具有长期价值的判断型产出(如决策记录、发现背后的原因、差距分析、非显而易见且耗费大量精力才获得的事实)。它不适用于普通分析工作,如回答事实性问题、总结文件或报告常规任务结果。该技能将知识编译为原子化、相互链接的 Markdown 文件,通过索引呈现,使智能体随时间累积智慧,而非反复重新学习相同内容。

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deeppapernote

DeepPaperNote 是一个用于单篇论文深度精读笔记生成的技能工具,可将论文转化为高质量的 Markdown 笔记并写入 Obsidian 风格的资料库。用户只需提供论文标题、DOI、URL 或 arXiv 编号等引用信息,该工具便会自动完成论文身份解析、元数据采集、PDF 获取、原文提取、图表规划与决策,最终输出一篇面向复现的实验室式研究笔记。笔记结构包含基本信息、摘要、贡献、方法机制、结果分析与局限说明等部分,默认以顶级研究人员或算法工程师视角撰写,假设读者具备 Python、PyTorch 与训练评测基础。工具支持中文(zh-CN)与英文(en)两种输出语言,并强制在全流程各环节绑定统一语言,任何缺失或不匹配都会中止运行。工作流遵循 evidence-first 原则,草稿必须基于原始分段文本、合成包与明确笔记计划,不可仅凭标题或摘要完成。图表采用占位优先策略,仅在识别匹配且视觉可用时才替换为真实图片。该技能一次仅处理一篇论文,不更新每日阅读列表,也不将浅层摘要改写视为成功输出。

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content-writer

Content Writer 是一个 SEO/GEO 内容写作与更新技能,提供两种模式:new 模式针对目标关键词和搜索意图撰写全新的 SEO 页面草稿;refresh 模式诊断已有页面的流量/排名衰退原因,排定更新优先级并产出重新发布方案。两种模式都应用同一套 CORE-EEAT 高权重质量约束,确保草稿与刷新版本在通过审核门槛前达到相同质量线。该技能本身不计算 CORE-EEAT 分数、不执行否决,也不单独评估 AI 引用/GEO 就绪度,或将 meta 标签/schema 作为独立产物生成。

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seo-content-writer

seo-content-writer 是 aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills 仓库中曾发布的一个可安装 AI 智能体技能,用于 SEO 内容写作。根据现有资料,该技能已迁移:原仓库现为指示性仓库(signpost repo),技能不再在此开发,本文件仅用于让指向 build/seo-content-writer/ 的旧链接继续可解析。当前活跃版本为 aaron-marketing-skills 包中的 seo-geo/build/content-writer,旧的 seo-content-writer 已合并进 content-writer。仓库中保留了冻结的独立副本(标签 v9.9.12,路径 build/seo-content-writer/SKILL.md)。安装活跃技能的命令为:npx skills add aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills -s content-writer。完整的 20 → 16 映射关系见仓库 README。资料未提供该技能的具体功能、收费、价格、平台或使用效果等信息。

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humanizer

Humanizer 是一个用于识别并改写 AI 写作痕迹的技能。它能检测 55 种 AI 写作模式,给出 0-100 的 AI 痕迹评分,并按五种语气档案(casual、professional、technical、warm、blunt)重写文本,使其读起来像特定真人所写。支持 detect(仅扫描报告)、rewrite(完整改写,默认)、edit(用 Edit 工具就地修改文件)三种模式,并提供 --score、--iterate、--aggressive、--purpose、--openings、--ignore-code、--ignore-quotes 等参数。适用于发布博客、README、LinkedIn 内容前去除 AI 腔,或审计文档中的 AI 痕迹。

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active-research

Active Research 是一个深度研究与分析工具,能够针对任意主题、领域、论文或技术生成完整的 HTML 报告。它基于 Actionbook Browser 实现增强的浏览器自动化能力,支持 SPA 感知导航、网络空闲检测、批量操作和智能页面分析。用户可通过 /active-research <topic> 命令或直接向 Claude 提出研究请求来使用,工具会自动规划搜索策略、查询 Actionbook API 获取选择器、执行 arXiv 与 Google/Bing 搜索、深度阅读来源,最终合成 JSON 报告并渲染为可在浏览器中打开的 HTML 页面。

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rust-daily

rust-daily 是一个用于获取 Rust 社区动态的技能,可按时间范围抓取并汇总 Rust 新闻与日报、周报、月报。数据来源包括 Reddit r/rust、This Week in Rust、Rust 官方博客、Inside Rust 以及 Rust Foundation 的新闻、博客与活动。支持 day、week、month 三种时间范围(默认 week)以及 all、ecosystem、official、foundation 分类参数。执行时先检测是否存在 agent 文件以决定使用 Agent 模式还是 Inline 模式,工具链优先使用 actionbook MCP,其次 agent-browser CLI,最后回退到 WebFetch。最终按 Ecosystem、Official、Foundation 分区输出带分数、标题、链接或日期、摘要的 Markdown 报告。

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documentation-and-adrs

该技能用于记录架构决策与项目文档,强调记录“为什么”而非仅记录代码本身。它指导何时编写架构决策记录(ADR)、如何匹配项目既有约定、ADR 模板与生命周期管理,并涵盖内联注释、API 文档、README 结构、变更日志维护以及面向 AI 智能体的文档。适用于做出重大架构决策、选择技术方案、新增或变更公共 API、发布影响用户行为的功能、新人(或智能体)入职,以及反复解释同一件事的场景。不适用于显而易见的代码、重复代码含义的注释或一次性原型。

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idea-refine

Idea Refine 是一个用于把粗糙想法打磨成清晰、可执行概念的技能,通过结构化的发散与收敛思维完成。它适合在想法仍然模糊、需要压力测试或需要明确方向时使用。整个过程以交互式对话为主:先理解并扩展想法,再评估并收敛,最后产出具体的 markdown 一页纸文档。最终输出保存到 docs/ideas/[idea-name].md(需用户确认),包含问题陈述、推荐方向、关键假设、MVP 范围、不做清单和待解决问题。

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whitepaper

该技能可将 Markdown 文件转换为专业排版的 PDF 白皮书,基于 pandoc 与 typst 实现。它内置 Typst 模板(templates/whitepaper.typ)以及 Source Sans 3 与 Source Code Pro 字体,提供标题页、自动目录、蓝色强调色、代码块、引用块、表格等专业排版样式。使用时通过 YAML frontmatter 提供标题、副标题、日期、作者等信息,技能会自动检测并安装 pandoc 与 typst 依赖,复制模板到输出目录,运行 pandoc 转换,并在生成后清理所有中间文件,最终仅保留 PDF。适用于需要将技术文档、白皮书等 Markdown 内容输出为专业 PDF 的场景。

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