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
针对已完成工作的结构化回顾与知识沉淀（PDCA 的 Act 阶段）。执行有纪律的事后复盘（按上下文选用 Keep-Problem-Try / Stop-Start-Continue / After-Action Review），判断哪些经验值得固化，选择合适的载体，验证沉淀能被复用，并把改进反馈回去。每当已完成的工作需要反思时使用——作为 PDCA 宿主经 frontmatter 依赖调用的收尾/复盘阶段，或独立用于任何已完成的任务。触发词： 「回顾总结」「复盘」「经验沉淀」「总结经验教训」「改进闭环」「沉淀规则」「项目复盘」 / learn and improve、lessons learned、retrospective、post-mortem、debrief。
PaperOrchestra 流水线的第 3 步（arXiv:2604.05018）。执行 outline.json 中的文献检索策略——通过网络搜索发现候选论文，经 Semantic Scholar 验证（Levenshtein > 70 的模糊标题匹配、时间截断、按 paperId 去重），与 Crossref + OpenAlex 交叉印证以标记幻觉引用，构建 BibTeX 文件，并使用已验证论文池中 ≥90% 的内容撰写 Introduction + Related Work。与 plotting-agent 并行运行。当编排器委派第 3 步，或用户要求 “find citations for my paper”“draft the related work” 或 “build the bibliography” 时触发。
可自托管、开源的 Google NotebookLM 替代方案，用于 AI 驱动的研究和文档分析。在将研究材料整理到笔记本、摄取多样化内容来源（PDF、视频、音频、网页、Office 文档）、生成 AI 驱动的笔记和摘要、根据研究创建多说话人播客、使用上下文感知 AI 与文档对话、通过全文和向量搜索在材料中检索，或运行自定义内容转换时使用。支持 16 种以上 AI 提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Google、Ollama、Groq 和 Mistral，并通过自托管实现完整的数据隐私。
使用 twitter-cli 工具读取 Twitter/X 以进行金融研究（只读）。当用户想要读取自己的 Twitter 信息流、搜索金融推文、查看书签、查询用户资料，或从 Twitter/X 收集市场情绪时，使用此技能。触发词包括："check my feed"、"search Twitter for"、"show my bookmarks"、"who follows"、"look up @user"、"what's trending about"、"market sentiment on Twitter"、"what are people saying about AAPL"、"fintwit"，以及在读取金融新闻或市场研究的语境下提及 Twitter/X。此技能为只读——不支持发帖、点赞、转推或任何写操作。
将计算方法应用于人文学科研究 —— 文本挖掘与 NLP（LDA/BERTopic 主题建模、情感分析、基于 spaCy/NLTK 的命名实体识别）、语料库语言学（索引、搭配、关键词度）、数字档案（Dublin Core、TEI XML）、历史 GIS、网络分析、文体计量与作者归属、OCR（Tesseract、Kraken、Transkribus）以及数据可视化（Gephi、Palladio）。当对文学语料进行远读、绘制历史事件或贸易网络、判定有争议的作者归属、数字化历史文献或构建数字学术版本时使用。属于 AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
通过 NCBI E-utilities API 提供对 PubMed 的直接 REST API 访问，支持高级布尔/MeSH 查询、批量处理和引文管理。适用于按 MeSH 词检索生物医学文献、批量获取摘要或 PMID，或通过原始 HTTP/REST 编写自定义 PubMed 查询脚本——Python 工作流请优先使用 biopython (Bio.Entrez)，本技能用于直接的 REST 操作或自定义 API 实现。AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
以 ScholarEval 启发的八维评分标准评估学术工作，围绕研究质量维度（问题构建、文献、方法、数据、分析、结果、写作和引用）生成结构化评估，含 1-5 分的量化评分、加权汇总和可操作的反馈。适用于依据评分标准式准则为论文、学位论文或研究成果打分，或跨修订版本评估发表就绪度。基于清单的叙述性审稿报告请优先使用 alterlab-peer-review；证据/主张质量与论证严谨性请使用 alterlab-scientific-thinking。AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
半自动化的事实核查、来源可信度评估、虚假信息检测、预先驳斥，以及基于证据台账的主张验证。在用户要求核实某项主张、文章、社交帖子、截图、URL、引述、数据点，比较来源，检测操纵，评估来源可靠性，或生成 HTML 事实核查卡片/可安全分享的更正时使用。支持文本、URL、截图/图片、双来源对比，以及保加利亚语、英语、俄语、欧盟政策、健康、科学和地缘政治语境下的主题级预先驳斥。触发短语："is this true?"、"is this fake?"、"fact check this"、"compare these sources"、"проверка на факти"、"истина ли е"、"дезинформация ли е"、"сравни тези източници"。
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。