SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-15 00:40
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Auto Paper Improvement Loop 是一个用于自动改进已生成论文的技能，通过外部大模型评审、实施修改、重新编译的循环流程提升论文写作质量。它设计用于在论文写作工作流（/paper-plan → /paper-figure → /paper-write → /paper-compile）之后运行，接收已编译的论文并迭代改进。默认执行 2 轮评审→修复→重编译，使用 gpt-6-astra 模型（xhigh 推理强度）进行评审。技能内置评审者独立性协议，每轮使用全新的评审线程以避免确认偏差，并支持可选的风格参考和编辑白名单约束。
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Paper Write 是一个用于逐节生成 LaTeX 论文草稿的技能，属于 auto-claude-code-research-in-sleep 项目。它根据论文大纲（PAPER_PLAN.md）、研究叙述报告（NARRATIVE_REPORT.md）以及已生成的图表，按章节顺序撰写完整的 LaTeX 内容，并支持 ICLR、NeurIPS、ICML、CVPR、ACL、AAAI、ACM、IEEE 期刊与会议等多种目标场地的模板与格式。该技能内置 DBLP/CrossRef 真实 BibTeX 抓取以避免虚构引用，支持匿名投稿与 camera-ready 模式、页数限制控制，并可在理论论文中执行一致性检查。当用户说“写论文”“write paper”“draft LaTeX”“开始写”或希望从大纲生成 LaTeX 内容时使用。
该技能是一个面向代码库的自动化文档生成助手，专注于从代码中提取信息，生成可维护的文档，包括 API 文档、架构图、用户指南和技术参考。它适用于需要从代码生成 API、架构或用户文档、构建文档流水线或自动化、以及统一仓库文档标准的场景。技能强调生成与代码保持同步的“活文档”，要求先识别文档类型与目标读者，再从代码、配置和注释中提取信息，并以一致的术语和结构输出。它明确不适用于没有代码库或事实来源的项目、仅需临时解释的场景，以及无法访问代码或需求的情况。使用时会避免在文档中暴露密钥、内部 URL 或敏感数据，输出包括文档计划与待生成产物、文件路径与工具配置、假设、缺口和后续任务。详细示例和模板可参考 resources/implementation-playbook.md。该技能需在任务明确匹配其范围时使用，不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审；若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停止并请求澄清。
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research-external 是一个面向外部资料调研的工作流技能，用于研究库文档、网页与 API 等外部来源，而非代码库探索。它支持三种研究焦点：library（库/包文档，使用 nia-docs 工具）、best-practices（最佳实践与方案对比，使用 perplexity-search 工具）、general（综合多来源研究，组合使用 nia-docs、perplexity、firecrawl 等 MCP 工具）。可通过 /research-external <focus> [options] 调用，支持 --topic、--depth（shallow/thorough）、--output（doc/handoff）、--library、--registry（npm、py_pi、crates、go_modules）等参数；无参数时会通过分阶段问答引导用户明确研究类型、主题、库详情、深度与输出形式。研究结果会综合关键概念、代码示例、最佳实践、常见陷阱、替代方案与来源，并按 doc 或 handoff 格式写入指定路径。
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reader-sim 是一个用于创意写作的技能工作流，以指定的“首次阅读者”人设通读草稿并如实报告阅读体验。作者需提供人设信息（题材熟悉度、品味、年龄或受众群体、对模糊表达的容忍度、已知或不该知道的内容）；若未提供，技能会先声明假设的人设。它不会给出通用的读者反应，而是沿着读者的奖励通道（代入感、审美、社会模拟、好奇与预测、心流）逐段追踪体验，指出阅读时被吸引、走神、产生疑问及疑问变化的位置，并将结论锚定到具体场景、段落位置或短句引用。它保持读者视角而非转变为写作技巧评论者，适用于草稿需要特定人设读者反应、仅使用技能的工作流。
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