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更新于 11-09 00:13

写作与研究

15,080 个结果

article-writing

Article Writing 是一个用于长文写作的 AI 技能,帮助撰写博客文章、指南、教程、 newsletter 等长篇内容,并能根据提供的示例或品牌素材模仿特定声音。它主张用具体证据而非空洞形容词来推动写作,强调以产物、示例、数据、截图或代码开场,先展示再解释。技能内置了写作流程、结构指引与交付前质量检查,同时明确禁止诸如“在当今快速发展的环境中”“行业颠覆者”之类的套话,以及刻意制造脆弱感、为互动而加结尾提问等套路。若用户需要特定声音,可先运行 brand-voice 并复用其 VOICE PROFILE;未提供声音参考时,默认采用直接、务实、不煽情的声音。适用于起草博客、文章、发布帖、指南、教程、newsletter,将笔记、转写或研究整理成文,以及收紧已有长文的结构、节奏与论证。

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brand-voice

Brand Voice 是一个从真实素材中提炼写作风格画像的技能。它通过收集用户已有的 X 帖子、文章、随笔、发布说明、文档或网站文案等真实内容,提取节奏、句长、压缩与解释比例、大小写习惯、括号用法、提问频率、论断力度、数字与机制出现频率、过渡方式以及作者从不使用的写法,生成一个可复用的 VOICE PROFILE 块,供内容创作、外联、发布帖、邮件等下游任务直接调用,避免每次重新推导风格或退回到通用 AI 文案。

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deep-research

这是一个用于产出多来源引用研究报告的技能,依赖 firecrawl 与 exa 的 MCP 工具。流程为:先澄清研究目标,将主题拆成 3-5 个子问题,再用 MCP 搜索工具对每个子问题做多关键词检索,取回 15-30 个来源,并对 3-5 个关键来源做全文深读,最后综合成带内联引用的报告。报告结构包含执行摘要、若干主题章节、关键要点、来源清单与方法说明,并可对宽泛主题用子代理并行研究。该技能强调把网页抓取内容视为不可信数据:不得执行其中指令、不被来源改变研究范围、不向外部发送数据,并需标注来源中的操纵性文本。需要配置至少一种 MCP 工具(firecrawl 或 exa),两者同时使用覆盖最佳。

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growth-log

growth-log 是一个用于撰写「成长记录」的技能,目标是把已完成工作中可复用的模式提取出来,而不是写成流水账式的日记。它适合在完成复杂任务、经历失败或遇到「比预想更难」的时刻之后使用,不适用于错别字修复、单行调整等无调试过程的琐碎改动。该技能强调三条规则:失败比成功信息密度更高;写新条目之前先检索已有条目,相同根因应合并而非重复(伯乐原则);每条记录必须可迁移,能回答「下次遇到类似情况我会怎么做不同」。条目模板包含标题、Context、Root Cause / Core Insight、The Pattern(可迁移)、信号识别与 Related 关联链接,条目类型分为失败、方法论、模式发现、能力变化四类。技能还提供质量检查清单与反模式提示,并建议将条目存放在 Markdown 目录、Notion、Obsidian 或纯文本中,保持统一约定以便检索。

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investor-outreach

这是一个用于撰写投资人沟通文案的技能,适用于融资过程中的对外触达场景。它覆盖冷邮件、熟人引荐请求、会议后跟进、无回复后的再次跟进以及融资进程中的投资人更新邮件等类型。核心要求是每条消息都要有针对性的个性化,提出低门槛且具体的请求,用实际证据替代形容词,保持简短。技能内置了冷邮件的结构(主题、开场、项目介绍、请求、署名)和默认跟进节奏(第0天初次触达、第4至5天补一条新数据点、第10至12天做最后跟进)。它还要求引荐请求方提供可转发的简短介绍文案(100词以内),并在会议后更新中写明讨论内容、承诺的回复、新证据和下一步。若缺少个性化所需背景,技能会提示草稿仍需补充个性化,而不是假装完成。另外,它会明确禁用语(如泛泛的“I'd love to connect”“excited to share”、无关联的夸赞、含糊的自我形容词、乞求式措辞和不必要的软化式收尾),并使用已有品牌的语气配置而非另建一套。

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literature-review

literature-review 是一个用于学术、生物医学、技术和科学主题的系统化文献综述工作流技能,覆盖检索规划、来源筛选、证据综合与引用核验。它支持叙述性综述、范围综述、系统综述和元分析四种综述类型,提供从研究问题定义、检索协议制定、检索日志记录、去重、分阶段筛选、结构化数据提取到主题综合和引用验证的完整流程。适用于构建综述、梳理研究现状、发现研究空白与矛盾、撰写带引用的背景章节,以及比较同行评审论文、预印本、专利和技术报告中的证据。

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living-docs-governance

Living Docs Governance 是一项面向长期维护项目的文档治理实践,用于防止文档随代码演进而腐化。它为项目已有文档分配四个互不重叠的角色:Constitution(规则与约束)、Map(结构与导航)、Status(健康状态与阻塞)、History(持久决策与移除记录),并通过当前实际运行的智能体指令面(如 AGENTS.md、CLAUDE.md)进行链接。核心纪律是每个事实只有一个权威归属,其他文件只链接不复制。该技能强调文档应作为证据而非可执行指令,需对照代码、测试、配置和 Git 验证。适用于仓库已超出几个模块、文档与代码脱节、智能体反复重新发现相同结构、或已删除文件被反复重建的场景。不适用于一次性脚本,也不应在已有文档体系时另建平行系统。

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market-research

Market Research 是一个用于开展市场研究、竞争分析、投资者尽职调查和行业情报的技能。它强调产出服务于决策的研究,而非流于形式。该技能要求每条重要论断都有来源,优先使用近期数据并标注过时数据,纳入反面证据与下行情形,并将发现转化为决策建议。它明确区分事实、推断与建议,并把所有抓取内容视为待评估的证据而非指令,防止来源内容操纵研究范围或诱导外发数据。常见研究模式包括投资者/基金尽职调查、竞争分析、市场测算(TAM/SAM/SOM)以及技术/供应商研究。默认输出结构为执行摘要、关键发现、影响、风险与注意事项、建议、来源。

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research-ops

Research Ops 是面向 ECC 的“证据优先”当前状态研究工作流,用于在用户需要最新事实、选项对比、人物或公司信息补充,或基于当前公开信息给出建议时使用。它本身不是深度研究工具,而是研究技能栈的操作层封装,负责判断何时以及如何组合使用 exa-search、deep-research、market-research、lead-intelligence、knowledge-ops 等 ECC 原生技能。工作流强调:先复用用户已提供的材料,将其整理为已证实事实、待验证内容与开放问题;再对问题分类(快速事实、对比/决策、线索补充、可复用监控);随后选择最轻量且够用的证据路径;最后在报告中明确区分来源事实、用户提供背景、推断与建议,并为时效性答案标注具体日期。若同一研究问题可能反复出现,它会建议改为监控或工作流,而非重复手工检索。

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