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高效学习科学与技巧
00-learning-how-to-learn
24kchengYe/human-skill-tree
109
这是一个学习科学教练技能,专注于教授学习方法论,而非知识点本身。它深度融合了认知科学原理,如间隔重复、主动回忆、元认知和费曼技巧,帮助用户诊断学习盲点,优化学习流程,构建系统化的长久记忆系统。适用于所有希望科学提升学习效率的学生和职场人士。
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全球高考应试指导系统
01-k12-exam-systems
24kchengYe/human-skill-tree
345
这是一个专业的应试指导系统,覆盖了包括SAT、高考、IB、A-Level在内的全球主流标准化考试。它不只是提供知识点复习,更侧重于教授时间管理、错误分析、应试策略和抗压能力等元技能。通过科学规划和精益训练,帮助学生在备考过程中实现效率和心理的双重提升。
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结构化要点提炼器
bulletmind
sickn33/antigravity-awesome-skills
319
该技能专用于将密集的文本、文章或复杂的笔记内容,转化为结构清晰、分层级的项目符号列表。它适用于需要进行总结、学习复习或整理笔记的场景,通过强制使用纯点状结构,确保信息以高度结构化的方式呈现,极大地提升了可读性和记忆效率。
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会议日程自动化工作流
calendar-to-workflow
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
125
该技能可以将日历日程和会议信息自动转换成可执行的工作流。它可以生成包含会议详情、参与者和相关代码提交的会议简报,并根据Git记录和CI状态自动生成每日站会笔记,极大地提高了开发人员的日程准备和项目跟进效率。
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增强AI界面设计提示词
enhance-prompt
google-labs-code/stitch-skills
125
这是一个专业的提示词优化器,专门用于将用户模糊的UI/UX概念转化为结构化、高度优化的AI设计提示词。它可以自动补充缺失的平台信息、设计系统细节、组件名称和页面结构,确保输入给AI工具的指令清晰、专业,从而获得更精确、更高质量的视觉设计结果。
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考试复习资料精炼助手
exam-ready
github/awesome-copilot
188
当学生提供学习资料(如PDF或笔记)和考试大纲时,使用此技能。它可以根据大纲和资料,自动提取出高浓度的考试重点,包括定义、关键知识点、核心关键词、图表描述、参考答案和练习题,确保复习内容高度聚焦,高效备考。
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飞书文档内容提取与结构化解析
feishu-fetch-doc
nexu-io/nexu
340
该工具旨在高效获取和解析飞书云文档的Markdown原始内容。其核心功能在于处理复杂的知识库链接,能自动判断文档的真实类型(如纯文档、电子表格、多维表格),并调用对应的专用工具进行内容提取。同时,它还详细说明了如何通过单独工具下载和处理文档内嵌的图片、文件等媒体资源。
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飞书消息阅读与检索
feishu-im-read
nexu-io/nexu
112
本工具为飞书IM消息的深度检索与管理指南,能够帮助用户获取群聊或私聊的完整历史记录。它支持按关键词、时间范围进行跨会话搜索,并能主动展开话题讨论的完整上下文。此外,还能高效下载消息中包含的所有图片、文件、音频和视频等媒体资源,是工作信息回顾的利器。
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飞书任务与清单管理
feishu-task
nexu-io/nexu
180
这是一个用于飞书(Feishu)的全面任务与任务清单管理工具。它可以帮助用户创建、查询、更新、分配和完成待办任务,并管理整个任务列表。适用于进行项目协作、跟踪工作进度、设置截止日期和明确任务负责人,提升团队工作效率。
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AI与抄袭内容检测分析
grammarly-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
129
本技能调用Grammarly的专业API,提供全面的内容审计功能。它能够检测文本是否为AI生成的内容,并比对文本是否包含抄袭信息。同时,它会综合评估文章的整体写作质量、清晰度和学术完整性,适用于专业报告、学术论文和商业文案的质量校验。
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ADHD友好型内容结构化格式
hyperfocus
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
302
本功能旨在优化AI模型的输出格式,提升文本的认知可读性。它通过分块、视觉层级划分、前置关键点等认知科学方法,为ADHD或注意力不集中用户重构内容。提供三种模式(clean, flow, zen),确保复杂信息结构清晰、易于理解和消化。
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LLM知识库:第二大脑构建系统
llm-wiki
alirezarezvani/claude-skills
203
这是一个将大型语言模型(LLM)转变为Obsidian专业知识库维护员的系统。它核心原理是“知识积累/复合”,而非简单的检索增强生成(RAG)。用户只需持续输入源材料,LLM便负责自动进行提炼、关联、更新实体和概念,构建一个持续增长、结构化的“第二大脑”,非常适合进行深度研究、个人知识管理和企业内部文档沉淀。
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