リサーチ・学習のスキル

arXiv 科研与工程实验室（统一 CLI 版）。 在 Claude Code 中通过自然语言或 `arxiv <subcommand>` 完成论文发现、初始化、精读、复现、工程化与贡献闭环。 关键词：arXiv、paper、research、reproduce、工程化、复现、开源贡献。

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Research one news topic and save a one-sentence summary each day

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壊れた GUID / fileID 参照を検出し、一意な置換先のみ `safe_fix`、それ以外は `decision_required` で保留する。ignore-guid file (`<scope>/config/ignore_guids.txt`) と allowlist branch 経由で noise を整理する。 トリガー: `validate_refs` で missing GUID / fileID が出た、Broken PPtr の調査。

VRChat エコシステムツール（ModularAvatar / liltoon / VRCFury / AvatarOptimizer 等）の ナレッジを 4 フェーズで段階的に調査・検証し `knowledge/*.md` に再現可能な形で蓄積する。 ソースコード読解 → inspect 実測まで進めると confidence を `high` に昇格できる。 トリガー: 新しい VRChat コミュニティツールに初めて遭遇した、 既存ナレッジの confidence が low で作業に支障がある、 ユーザーから「このツールについて調べて」と依頼された場合。

Requires durable citations when authoring or researching Agent Skills—maintain references/sources.md per skill, link external research, and record provenance in PRs. Use when creating skills, updating SKILL.md, doing web research for skills, or auditing missing sources.

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Chooses ecosystem-native release and changelog tooling (Changesets, Melos, release-plz) plus binary distribution (GitHub Release tarballs, install.sh) when the product is an executable. Use for release CI, install.sh, versioning, CHANGELOGs, shipping MCP/CLI without clone, or meta repos that only ship skills via npx skills—not domain app tutorials.

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調査、裏取り、検証、コードリーディング、外部URL確認、GitHub PRやIssue確認、BigQueryなどのコマンドやクエリ実行を行う際に自動的に使用。清書用ドキュメントとは分離して、.agent_work/investigations/ にエージェント向けの内部調査ログを根拠URL、実行コマンド、クエリ、結果、未確認事項つきで残します。

Teach the user exactly ONE thing from the current session or project, in plain English, one or two short paragraphs. Use when the user types ;til or "til", asks "what did I learn", "explain one thing from this session", or at session close alongside other closing rituals. Also appropriate mid-session when a concept keeps recurring that the user clearly hasn't used themselves. One thing only — never a list, never a lecture.

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Produce an up-to-date, state-of-the-art recommendation using domain expertise and brief web research. Use only when explicitly invoked.

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GitHub Issueの確認事項に対して、コードベースやドキュメントを徹底的に調査し、根拠に基づいた回答を提供するスキル。Issueの最後のコメントに含まれる確認事項を調査・回答し、コメントに追記する。

辅导中国中小学生作业的家长助手。当用户要"辅导作业""孩子这题不会""怎么给孩子讲""检查作业""孩子不想写作业"时使用。重点是教家长怎么引导，而不是直接给答案。

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用 AI 系统学习任何东西的教练。当用户要"学 XX""怎么入门""帮我制定学习计划""我想搞懂 XX""考证/备考""复习"时使用。不是直接讲答案，而是带着走完整的学习循环：定目标→输入→主动回忆→输出→纠错→间隔复习→项目交付。

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Search PubMed biomedical literature with natural language queries powered by Valyu semantic search. Full-text access, integrate into your AI projects.

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Produce comprehensive synthesis with explicit citations from multiple ordinary public-web sources via the Tavily CLI. Use for detailed reports, comparisons, market or literature research, and questions whose answer requires multi-source web evidence rather than a quick lookup. Do not use for simple discovery (tavily-search), one known URL (tavily-extract), one-site URL discovery or bulk extraction (tavily-map/crawl), or research centered on named social, community, career, code, media, authenticated, or cross-platform sources (Agent Reach). Takes 30-120 seconds.

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Conduct comprehensive AI-powered research with citations via the Tavily CLI. Use this skill when the user wants deep research, a detailed report, a comparison, market analysis, literature review, or says "research", "investigate", "analyze in depth", "compare X vs Y", "what does the market look like for", or needs multi-source synthesis with explicit citations. Returns a structured report grounded in web sources. Takes 30-120 seconds. For quick fact-finding, use tavily-search instead.

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Retrieves scientific papers from PubMed and creates plain-language research summaries. Use when users ask about medical research, scientific studies, clinical trials, disease treatments, or want to understand recent scientific literature on any biomedical topic.

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Investigate a question against high-trust primary sources and capture the findings as a Markdown file in the repo. Use when the user wants a topic researched, docs or API facts gathered, or reading legwork delegated to a background agent.

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Phase 4 Turn 1 of disease-market-sizing-orchestration. Generates report HTML with mandatory citation anchors per fact claim. Reads contract + staging + sources/. Every drug/treatment/stat/recommendation MUST carry [pmid:.../guideline:.../nct:...] anchor that resolves to an actual file in sources/. NEVER hardcode drug names or numerical claims. Use AFTER evidence recall (phase 3), BEFORE content-verification-layer (Turn 2).

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Cite-or-Block 架构的基石原子 skill。把报告里的 citation 锚点 (例如 [guideline:CSCO-2024-NSCLC:§5.5.2] / [pmid:12345678:abstract]) 解析为源文件片段,并核对事实声明里的关键词是否在引用源原文里出现。 Foundation atomic skill for the Cite-or-Block architecture. Resolves citation anchors (e.g. [guideline:CSCO-2024-NSCLC:§5.5.2] / [pmid:12345678:abstract]) to raw source text fragments, and verifies whether claim keywords actually appear in the cited source. 使用场景 / Use when: 1. 报告生成后要做 fact-check (resolve_citation + verify_claim_against_source) 2. content-verification-layer 要扫全报告锚点 (parse_citations_in_text) 3. drug-citation-verifier / 任何 cross-check skill 需要"锚点 → 源原文" P0 守护:本 skill **绝不维护任何已知字典**。源里没有 = verified=False, 无例外、无 fallback、无"已知答案兜底"。 P0 guard: this skill **never maintains any built-in dictionary**. Not in source = verified=False. No fallback, no built-in answers.

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通过 ClinicalTrials.gov API v2 实时检索官方临床试验注册数据。触发词包括 ClinicalTrials.gov、临床试验、NCT、试验注册、招募状态、phase 1/2/3、RCT lookup、interventional trial、observational study。专注实时单次查询(≤1000 条/请求),适合"某试验最新状态/招募信息/主次要终点"场景。批量历史分析请用 aact-bulk-trials,文献检索用 pubmed-search/europepmc。

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Cite-or-Block 架构下的药名 cross-check 原子 skill。给定报告文本与 .cache/<slug>/sources/,扫描每个药品提及 → 找最近 citation 锚点 → 核对锚点指向的源里是否真的提到了此药(通用名 + 商品名)。无字典、无 fallback、源里没 = critical。

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Converts Markdown to styled HTML with WeChat-compatible themes. Supports code highlighting, math, Mermaid (rendered to PNG via headless Chrome), PlantUML, footnotes, alerts, infographics, and optional bottom citations for external links. Use when user asks for "markdown to html", "convert md to html", "md 转 html", "微信外链转底部引用", or needs styled HTML output from markdown.

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Multi-source deep research using firecrawl and exa MCPs. Searches the web, synthesizes findings, and delivers cited reports with source attribution. Use when the user wants thorough research on any topic with evidence and citations.

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Evidence-grounded AI research workflow for turning supplied economics, finance, management, and social-science papers or structured records into versioned PaperReading artifacts. Use when Codex must ingest text, Markdown, or a text-based PDF; separate source-grounded claims from researcher analysis; bind findings to evidence IDs and locators; review extraction candidates; migrate v0.2 PaperRecord JSON; validate or verify a v0.3 PaperPackage; generate research extensions; export reviewable JSON or Markdown; or safely update a compatible 13-field literature workbook.

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