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去除AI写作痕迹
humanizer
blader/humanizer
334
将AI生成的文章改写为自然的人类写作风格,识别并去除常见的AI痕迹,如对比句式、刻意三连、过多破折号、夸大表述和套话。基于维基百科的“AI写作迹象”总结,适用于编辑、校对和内容审查。
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Obsidian知识库迁移工具
obsidian-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
392
本工具用于自动化和深度迁移笔记系统。它可以将来自Notion、Evernote等多种平台导出的知识库数据,转换为Obsidian可用的格式。功能包括清理文件名、将内部链接转换为Obsidian维基链接,自动处理附件和添加Frontmatter,确保知识结构的完整性和可读性。
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深度技术文档生成器
wiki-page-writer
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
该技能模拟高级文档工程师,用于生成结构化、基于证据的深度技术文档。它能分析代码库,创建包含详细架构图(Mermaid)和代码引用源(文件:行号)的完整维基页面。适用于编写系统手册、组件指南和需要高度技术深度的技术综述。
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维基Markdown转VitePress网站
wiki-vitepress
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
该技能用于将生成的维基Markdown文件,打包成一个美观、专业的VitePress静态文档网站。它集成了深色主题、支持交互式Mermaid图表,并包含多个技术层级的修复,确保文档的完美展示。适用于需要将原始维基内容转化为可浏览、可部署的完整网站场景。
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品牌提及权威扫描器
geo-brand-mentions
zubair-trabzada/geo-seo-claude
207
扫描YouTube、Reddit和维基百科上的品牌提及,评估AI系统引用概率并生成品牌权威评分与平台优化建议。
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Obsidian 风格 Markdown 编辑
obsidian-markdown
kepano/obsidian-skills
407
覆盖 frontmatter、维基链接、嵌入、提示框、数学公式、图表等 Obsidian 专有语法,确保在编辑或整理 Obsidian 笔记时语法有效并在阅读视图中正确渲染内容。
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欧洲演员出生全名查询指南
actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员(尤其是法语和东欧)的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时,本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源,结合特定的文化标识符(如“人民艺术家”),执行深度、定向搜索,确保获取准确的出生信息。
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板球运动员生涯数据验证
cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息,可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节(包括赛制、对手、得分)、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制,确保数据准确性。
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Claude持久记忆知识库
claude-memory-kit
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
440
这是一个为Claude AI智能体设计的持久化记忆系统。它采用双层架构(热缓存和知识维基),能够跨会话和多个项目维护复杂的上下文记忆。系统支持多项目隔离和安全捕获机制,并提供/close-day命令进行每日内容总结,确保AI持续学习,不会遗忘先前的信息和经验。
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Obsidian知识库构建与管理
obsidian-vault
mattpocock/skills
189
本指南提供了基于Obsidian的个人知识库管理工作流。它指导用户如何在扁平化的文件结构中构建知识体系,强调使用索引笔记和维基链接([[wikilinks]])来增强笔记间的关联性。内容涵盖了创建、搜索、查找相关笔记(回链)的命令行操作,帮助用户高效地组织和检索知识。
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迷你上下文知识图谱系统
mini-context-graph
github/awesome-copilot
60
该技能构建持久化知识库,结合 LLM 维基模式与结构化图谱。只需一次摄入文档即可生成维基页面并提取实体关系,避免重复推导。支持智能体进行基于证据的查询、维基搜索及知识积累,确保交叉引用永不丢失。
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论文维基知识点自动填充
wiki-enrich
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
418
用于自动完善研究维基中的论文草稿(TODO部分)。该技能从多个外部来源(如arXiv/alphaxiv)获取信息,并将10个结构化的TODO占位符(如方法、关键结果、开放问题)填充为完整的段落摘要,从而将不完整的研究草稿转化为完整的知识库。
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