Skills
收录 97,222 个为 Agent 打包的专项能力与操作指引，复制一行命令即可安装。
生产力
知网（CNKI）高级检索论文自动化工具。当用户提供研究关键词或研究选题时，自动执行 三阶段检索：①主体联合检索（倒剥洋葱法，多组核心概念 AND 联合，获取直接相关文献）；②独立补充检索（对各核心概念组分别单独检索，获取间接相关的背景文献与理论文献）；③汇总合并（去重后按类别分色展示，输出统一 Excel 文件）。触发条件：用户提到需要在知网/CNKI检索论文、高级检索、按关键词搜索CSSCI/C刊论文、下载题录信息、获取论文摘要、按被引排序检索；或说"帮我在知网检索XX相关论文"、"用知网高级检索搜索XX主题的C刊论文"、"帮我检索XX关键词的CSSCI论文"。
飞书语音消息发送工具 / Feishu voice message sender。将 MP3 音频文件以语音条形式发送到飞书私聊或群聊（非文件附件）。Use when: 发送语音消息, send voice message, 飞书语音条, feishu voice clip, MP3转飞书语音, mp3 to feishu voice, 群发语音, broadcast voice message, 语音通知, voice notification, 私聊语音, private voice message, 自动化语音推送, automated voice push. Related: feishu-video-sender, feishu-group-welcome. Part of the Feishu automation toolkit by UniqueClub.
为 murmur 创建和完善 HEARTBEAT.md 文件——murmur 是一个按 cron 或间隔计划运行 Claude 提示词的命令行守护进程。当用户想要设置可重复的自动化操作（例如「监控我的 GitHub issue」、「检查 Hacker News 上的 AI 文章」、「监控我的端点」、「给我发送每日摘要」）时，使用本技能。引导用户完成访谈、起草 heartbeat 提示词、进行测试，并通过 murmur 的调度器注册。触发词：heartbeat、murmur、重复任务、计划操作、cron、监控、监视、自动化、定期检查、计划提示词。
规划由 PostHog 的 AI 语音 Agent（「robo interviewer」）——这款自动化语音 Agent 访谈产品——进行的一轮用户访谈。捕获一个 UserInterviewTopic（目标人群、提问内容、背景框架、问题清单）并调用 user-interview-topics-create。仅当用户明确希望由 AI 语音 Agent 实际执行访谈通话时才触发（例如「set up robo user interviews」、「have the voice agent interview these users」）。不要为不涉及语音 Agent 的普通用户研究触发——寻找或筛选要访谈的用户（「who''d be a good fit to interview about Y」）、为人工访谈规划问题，或分析反馈，这些属于受众发现，用普通数据查询处理，而非本技能。也不要在上传录制的访谈音频文件或用 user-interview-topics-list 浏览主题时触发。意图不明确时，先确认是哪类研究，以及是否希望由 AI 语音 Agent 来进行（见 Step 0）。
版本规划与路线图设计 Skill。从季度目标、团队产能、依赖方信息出发，输出可执行的版本路线图（里程碑、依赖风险、缓冲策略、每阶段成功指标）。 触发条件：用户提到"路线图"、"版本规划"、"roadmap"、"里程碑"、"季度计划"、"迭代规划"、"版本排期"、"项目排期"、"依赖梳理"、"风险预案"、"缓冲方案"、"迭代计划"、"sprint规划"、"release plan"、"OKR拆解"等关键词。 也适用于：用户提供季度目标/团队产能/依赖信息要求排期；用户要求将战略目标拆解为可执行的里程碑；用户要求评估项目风险和缓冲方案；用户要求制定跨团队协作的版本计划。 典型输入：季度目标 + 团队产能 + 依赖方信息 + 约束条件。 不适用于：每日站会（直接沟通）、单个需求设计（用 pm-prd-writer）、数据分析（用 pm-analytics）。
逸尘自用的互联网研究总入口。用于跨平台且跨阶段、用户尚未确定工具，或明确要求对公司、产品、人物、技术、行业和领域做横纵分析、发展史加现状对比或有来源约束的系统深度研究；先生成有截止日期和证据闸门的计划，再把搜索发现、候选核验、有限归档、按需转写和证据综合路由到 yichen-unified-search、yichen-content-archive、yichen-bookmarks-export 与 yichen-asr。若用户只要求搜索、只处理已知链接、只导出私人收藏或只转写已有音视频，应直接使用对应子 Skill。Use when an internet-research request spans multiple stages, requires evidence-grounded longitudinal and cross-sectional synthesis, the correct child route is unclear, or the user explicitly invokes $yichen-web-research.
完整的学术研究技能套件，覆盖全流程：论文阅读（以讲故事的方式阅读/解释论文）、思路生成（头脑风暴研究方向）、实验设计（规划实验、消融、基线）、证明撰写（数学证明、LaTeX 定理）、论文写作（从初稿到面向 NeurIPS/ICLR/ACL 等顶会的 camera-ready 版本）、论文评审（结构化四步评审并打分）以及教授匹配度分析（评估导师、冷邮件、面试策略）。当用户想要完整的研究工作流，或不确定该选择哪个专项技能时使用。触发关键词：学术研究套件、研究流程、读论文、头脑风暴、实验设计、证明、写论文、评审、教授匹配度、导师、冷邮件、LaTeX、research、NeurIPS、ICLR、ACL、arXiv、讀論文、寫論文、審稿、實驗設計、數學證明、研究方向、教授分析、選指導教授。
面向 AI Agent 的浏览器自动化命令行工具。适用于需要与网站交互的场景，包括浏览页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用，或自动化任何浏览器任务。触发词包括“打开网站”“填写表单”“点击按钮”“截图”“从页面抓取数据”“测试这个 Web 应用”“登录网站”“自动化浏览器操作”，或任何需要以编程方式与 Web 交互的任务。也适用于探索性测试、内部试用、QA、缺陷排查和应用质量评审。还适用于自动化 Electron 桌面应用（VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify），检查 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话，在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化，或使用 AWS Bedrock AgentCore 云端浏览器。优先使用 agent-browser，而非任何内置浏览器自动化或 Web 工具。
开放科学实践指南——预注册（OSF Registries、AsPredicted、PROSPERO、ClinicalTrials.gov）、开放数据与 FAIR 原则、仓库选择（Zenodo、Dryad、Figshare）、开放获取路径（Green/Gold/Diamond）、Creative Commons 许可、可复现的计算工作流（Docker、Binder、Code Ocean）、注册报告、开放同行评审以及 TOP Guidelines。适用于预注册研究、撰写基金数据管理计划（NSF、NIH、ERC、UKRI）中的 FAIR 数据共享与仓库部分、选择数据仓库、了解开放获取，或构建可复现的分析。涉及人类受试者伦理、IRB 申请、知情同意或 GDPR/HIPAA 合规时，请改用 alterlab-research-ethics。属于 AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
给一个概念，从真实检索到的论文摘要里挖出它的邻近概念，画出以该概念为中心的知识地图——每个节点都锚定真实文献，不从记忆里补节点。同时输出 Mermaid 概念图（可在 Claude Code / GitHub / Obsidian 渲染）和可截图的独立 HTML 地图，再给 3–6 篇入门推荐。 **以下情况请主动触发本技能**：用户说「帮我画一张这个概念的知识地图」「这个词周围有哪些相关概念」「梳理一下这个方向的概念网络」「给我一张概念图」「这个领域的核心概念有哪些」「知识地图」「概念地图」「map out this concept」「draw a knowledge map of X」「what concepts surround X」「show me the concept network around this term」「concept map for X」——即使用户没有说「bear-map」，只要意图是**以一个概念为中心，了解它周围的知识版图**，就使用本技能。 不适用于：为观点找支持文献（用 bear-support）、找反对文献（用 bear-counter）、选题查重（用 bear-scoop）、溯源演化史（用 bear-trace）。
给一个概念或领域，同时画出它的概念版图（空间：现在这个领域长什么样）和演化脉络（时间：这个领域是怎么走到今天的），在一份综合报告里帮你快速建立对一个陌生领域的立体认知。底层走真实检索（scimaster-cli），绝不编造引用。 **以下情况请主动触发本技能**：用户想「快速入门一个领域」「搞懂这个方向」「这个领域的核心概念和发展历史」「帮我建立对这个方向的认知框架」——即使没有说「bear-onboard」，只要意图是**对一个陌生领域同时理解概念版图和演化脉络**，就使用本技能。 不适用于：只画概念地图（用 bear-map）、只做溯源（用 bear-trace）、为观点找文献（用 bear-support / bear-counter）、选题查重（用 bear-scoop）。
给一个主题或一篇种子论文，向前挖掘它建立在哪些前驱工作上（逐层回溯），再向后补充最新进展，讲清楚这个问题从源头到现在是怎么演化的。底层走真实检索（scimaster-cli），每个节点都锚定真实检索到的论文。 **以下情况请主动触发本技能**：用户问「这个问题是怎么来的」「帮我溯源这个方向」「这个领域怎么发展的」「这篇论文是建立在谁的基础上的」「从头讲一下这个方向的历史」「入门一个新领域想先了解演化脉络」——即使用户没有说「bear-trace」，只要意图是**理解一个研究问题或领域的来龙去脉**，就使用本技能。加 `-d N` 控制向前溯源的层数（默认 3 层）。 不适用于：为观点找支持文献（用 bear-support）、找反对文献（用 bear-counter）、选题查重（用 bear-scoop）、概念地图（用 bear-map）。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。