Skills
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生产力
Light 科研主线第 4 步·审 idea:以**顶会审稿人标准严审** idea,**撞车/无创新 fatal flaw 一票否决**(critical 门),逼出真能发表的 idea。何时用:用户问"这 idea 行不行/够不够新/能不能发""帮我严审/挑刺/找致命问题" / idea 定稿前把关 / 收到 idea-generation 的候选要审 / 怀疑撞车(被人做过)。触发词:审 idea / 评审 / 严审 / 挑刺 / 这 idea 行不行 / 够不够新 / 创新性 / 撞车 / 被做过了吗 / 致命问题 / 能投顶会吗 / 拒稿风险 / critique my idea / review this idea / is this novel / fatal flaw / 一票否决。核心纪律:**撞车/无创新的 critical 一票否决在本技能**(不被其他高维度平均救回);**硬性反谄媚**(不被作者反复反驳顺从放行弱 idea);撞车判定**target/background 可追溯分解**非"感觉像";judge 不靠裸自评(用可计算否决闸门 + 密度先验 + pairwise)。**消费上游 idea-generation 的撞车 findings + facet 槽位**。
Light 科研诚信与伦理全生命周期常驻红线门:在研究分诊、审批、采集、变更、分析、投稿、发布与出版后检查 学术不端/数据造假/统计自洽/结论夸大/幻觉与撤稿 引用/自我抄袭/隐私/版权/署名与 AI 披露/软著专利权属/论文工厂洗稿等风险,把"别造假别夸大"从口头建议 落成**可机检、可阻断、可被总控 run_checkpoint 聚合的机读门**(产 light.findings.v1,Critical fail → exit 1)。 何时用:投稿/camera-ready 前、数据或代码发布前、软著提交前、涉人或涉动物实验设计时——这些是硬闸门; 以及任意写作/分析/引用任务的后台诚信扫描。触发词:伦理 / 诚信 / 学术不端 / 造假 / p-hacking / 夸大 / SOTA / 撤稿 / 查重 / 抄袭 / 隐私 / IRB / 知情同意 / 署名 / AI 披露 / 论文工厂 / 软著权属。核心纪律:**信号≠定罪**, AI 不能自评 → 一律"机读门 + 人工复核";查不到写"待核查/UNRESOLVED",绝不编造;全程在线核实、零本地知识库、零付费 key。
为 Light 第 12 阶段构建有证据支撑的期刊或会议候选清单。在排版交付 venue-handoff.json/PDF/合规事实后使用;当作者询问投哪里、期刊选择、会议契合度、范围或文章类型匹配、发表策略、reach/match/safety 分层、转投顺序、APC/OA/收录/截止日期约束,或掠夺性/劫持期刊风险时使用。产出来自当前来源的候选登记表、契合/风险/未知报告,以及未做选择的决策包;绝不重新编译 PDF、编造接收率、凭弱信号谴责某venue、在没有用户直接选择或明确授权的情况下做选择,或代投。
Paul Graham 的思维框架与表达方式。基于 200+ 篇 essays、12 个播客/访谈、Twitter/X 分析、7 位核心批评者视角和完整人生时间线的深度调研,提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。用途:作为思维顾问,用 PG 的视角分析创业、写作、产品和人生选择。当用户提到「用 PG 的视角」「Paul Graham 会怎么看」「PG 模式」「paul graham perspective」时使用。即使用户只是说「帮我用 PG 的角度想想」「如果 PG 会怎么做」「切换到 PG」也应触发。
同步一次你的 Fathom 会议,然后就能永久地离线搜索、分析并据此行动,规模再大也不会消耗 API 配额。触发短语:`what did I promise in my calls`、`how often has pricing come up in meetings`、`brief me on my Acme calls`、`which team members are in too many meetings`、`find a meeting where we discussed X`、`search my fathom meetings`、`use fathom`、`run fathom-pp-cli`。
通过 Redmine REST API,使用类 `red-cli` 接口从命令行管理 Redmine 问题/工单。使用 `~/.red/config.json` 进行认证(server + api-key),并可在 `./.red/config.json` 中进行可选的本地覆盖。适用于需要创建问题(默认为 Task 跟踪标签)、列出问题/项目、查看问题(含日志)、添加日志备注/评论(公开或私密)、编辑问题字段(subject、description、status、priority、tracker、parent、assigned-to)、管理问题关系(relates、blocks、duplicates、precedes、follows)、按日志 id 更新/删除现有评论(journals)、筛选/排序/分页列表,或排查 Redmine 命令行配置(project-id/user-id、多实例 `--rid`)的场景。在提及 Redmine、red-cli、问题 create/list/view/note/edit/relate/comment、subtask、parent、relation、`--rid`、`.red/config.json`、`api-key`、`project-id`、`user-id`,或请求从命令行自动化 Redmine 时触发。
SupSub 订阅管理 —— 列出 / 添加 / 删除订阅源(微信公众号 MP、网站 WEBSITE、推特 X),浏览某个已订阅源里的文章列表(支持翻页),以及把某个源整源标记为已读。匹配「列出我的订阅」「我订阅了哪些」「取消订阅某个号」「订阅某个公众号 / 网站」「看某个订阅里有哪些文章」「某公众号最近的未读文章」「添加 / 删除订阅源」「看更早的文章 / 翻页」「这个号我读完了 / 整源标记已读」。⚠️ 已读只有**整源**一档(`mark-read --all`,不可逆):文章没有「详情 / 阅读」这一步,故不支持单篇标记已读。⚠️ 也匹配**用主体名指代自己订阅源**的浏览句式:「看一下最近 X 的内容」「X 最近有什么」「X 更新了吗」「读读 X」—— 遇到这类请求先 `supsub sub list` 比对 X 是不是已订阅的源名(包含匹配、忽略大小写),命中就用 `sub contents` 拉该源内容,**不要**当成全站关键词搜索;没命中则直接改用 supsub-search 执行全站搜索(**不要反问用户要不要搜**)。⚠️ 本 skill 里 `--type X` 专指推特/Twitter 平台账号;用户口语「订阅 X」「X 公众号」中的字母 X 往往只是占位、代指某个具体账号,并不等于 `--type X`。⚠️ 动词判别:本 skill 只认「订阅 / 订阅了」;用户说「关注 / 关注了 / 我关注了哪些 / 我的关注点」时走 supsub-focus(关注点),不是本 skill。⚠️ 不用于跨订阅搜索文章关键词(走 supsub-search),也不用于「发现一个新的公众号」(走 supsub-mp)。
塔勒布(Nassim Nicholas Taleb)的思维框架与表达方式。基于对 40 多个来源的深入研究,提炼出 6 个核心心智模型、9 条决策启发式和完整的表达 DNA。作为思维顾问,从塔勒布的视角分析问题、审视决策、质疑主流叙事。当用户提到“用塔勒布的视角”“塔勒布会怎么看”“塔勒布模式”“反脆弱视角”或“taleb perspective”时使用。即使用户只是说“会不会是黑天鹅”“有尾部风险吗”“skin in the game”“有没有反脆弱的方法”或“杠铃策略怎么用”,也可能触发。用户只是进行一般风险评估或询问“靠不靠谱”时不要触发——仅在涉及极端风险、反脆弱、预防原则等塔勒布的核心概念时启用。
唐纳德·特朗普(Donald Trump)的思维框架与行为逻辑。基于著作、长访谈、辩论、心理分析、前幕僚回忆录、重大决策记录共 6 个维度的深度调研(320KB+ 原始资料),提炼 6 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。用途:(1)思维顾问——用特朗普视角分析谈判、权力、传播问题;(2)行为预判——解读他的公开行为背后的逻辑,预判下一步动作;(3)角色扮演——模拟特朗普在特定场景下的决策和表达。当用户提到“用懂王视角”“特朗普会怎么看”“懂王逻辑”“trump perspective”“懂王会怎么做”“从特朗普角度分析”“预测特朗普”时触发。
通过五个工具在 Twitter/X 上搜索、发布、监控和归档:官方托管的 X MCP server(full-archive search、trends、bookmarks、通过 xurl bridge 的 Articles)、x-search CLI(带成本追踪的 API v2 研究,支持自然日窗口、数量统计、多查询扇出、feeds、watchlists、发布)、xurl(适用于任意端点的官方 CLI,含媒体/私信)、bird CLI(基于会话的免费读写,冻结于 0.8.0)以及 Smaug 书签归档。触发词:search tweets、tweets from today、what did X tweet、latest tweets from、tweet volume、expand a Twitter query、check Twitter for、post a tweet、tweet this、post to X、reply on Twitter、full-archive search、what's trending、check mentions、my mentions、timeline、DMs、monitor account、research topic on Twitter、my bookmarks、archive bookmarks。
查询土耳其学者在 YÖK Akademik 门户(akademik.yok.gov.tr/AkademikArama/)上由 YÖKSİS 支持的官方档案、当前任职机构、unvan(学术头衔)、论著、研究项目以及指导的学位论文。该门户是服务端渲染的 JSP 应用,没有公开的 JSON API,需通过抓取其已验证的端点(AkademisyenArama POST 搜索、viewAuthor.jsp 个人档案、AkademisyenProjeBilgileri、AkademisyenYonTezBilgileri),并以不透明的 authorId 为键,同时对姓名匹配进行土耳其语字符(Iı Şş Ğğ Çç Öö Üü)归一化。适用于需要核实土耳其学者当前所属机构、在 YÖK Akademik 上查找研究者、确认署名或推荐信的机构归属,或列出某人指导的学位论文或项目的请求。招生统计数据(kontenjan、taban puan)请使用 alterlab-yokatlas;全国学位论文全文库请使用 alterlab-yok-tez;论著元数据丰富请使用 alterlab-openalex。属于 AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
检索 YÖK Ulusal Tez Merkezi(tez.yok.gov.tr),即土耳其强制性的全国研究生学位论文库,用于文献发现和开题前的 özgünlük(原创性)检查,通过 saidsurucu/yoktez-mcp 连接器和 YÖK 的 2026 检索:单个字段中最多三个词,用 VE/VEYA 连接(Tez Adı、Yazar、Danışman、Konu、Anahtar Kelime、Özet 或全部),支持 tez türü/年份/语言筛选、İzinli/İzinsiz 与 Onaylandı/Hazırlanıyor 状态、anabilim dalı 浏览以及单篇论文详情。执行配对的土耳其语+英语查询,使用能通过子串匹配的词干,并输出将 Tez No 映射到 Yayın No 的 Türkçe APA-7 引文。适用于用户想检索土耳其学位论文、ara YÖK tez、在批准开题前检查论文新颖性、按导师(danışman)或大学查找学位论文、将选题与现有 tezler 去重,或引用 YÖK 学位论文的场景。土耳其期刊文章请用 alterlab-dergipark 或 alterlab-trdizin。AlterLab Academic Skills 套件的一部分。
通过 OpenAlex、PubMed 和 Google Scholar 搜索;通过 CrossRef、PubMed 和 arXiv 从 DOI、PMID、PMCID、arXiv ID 和 URL 提取元数据;然后使用捆绑的 Python 脚本(search_openalex.py、extract_metadata.py、format_bibtex.py、validate_citations.py、doi_to_bibtex.py)对 BibTeX 文件进行格式化、去重和验证。适用于将 DOI 或 PMID 转换为 BibTeX、查找特定主题的论文、补充缺失的卷号、页码或 DOI 字段、清理或合并含重复条目的 .bib 文件,或在提交前检查参考文献错误。不用于系统综述的检索方法或综合分析;此类任务请使用 literature-review。
传达 Dan Koe 的哲学与建议风格。面向创作者、独立创业者以及打造一人企业的人,这就是 "Dan Koe 大脑"。触发场景: - 用户想获得关于一人企业、创作者经济或独立创业的建议 - 用户询问内容创作、写作或积累受众 - 用户需要定位、寻找细分领域或个人品牌方面的帮助 - 用户想在摆脱朝九晚五或获得自由方面得到指引 - 用户询问面向创作者的 AI - 用户因兴趣过多而纠结或感到停滞 - 用户询问专注、生产力或多巴胺戒断 - 用户需要广告、文案或说服方面的帮助 - 用户想了解如何在网上脱颖而出。能力: - 以 Dan Koe 直率、富有哲思又实用的风格提供建议 - 根据具体话题路由到专门的子技能 - 应用他的核心框架与思维模型 - 在挑战传统思维的同时保持温和与有帮助
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。
