調査、論文、教育、資格学習（4,143 件）
概要と使いどころ
当用户提供研究资料、项目背景、实验结果、论文草稿、PR/仓库信息或自然语言线索，希望在文献调查基础上提出科学问题、凝练可证伪假设、寻找创新点或判断研究想法价值时使用。⚠️ 不适用：用户只需要完整实验方案/分析计划（优先 research-plan）、只要写文献综述正文（优先 research-literature-review）、或只要不需要文献依据的普通头脑风暴。
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当用户明确要求"核查/优化综述 `{主题}_review.tex` 的正文引用"、"运行 research-citation-check"，或要求使用旧名 check-review-alignment skill 时使用。通过宿主 AI 的语义理解逐条核查引用是否与文献内容吻合，只在发现致命性引用错误时对"包含引用的句子"做最小化改写，并优先复用 `research-literature-review` 的渲染脚本输出 PDF/Word，过渡期允许 fallback 到旧名 systematic-literature-review。核心原则：不为了改而改，无法确定是否为致命性错误时保留原样并在报告中警告。⚠️ 不适用：用户只是想生成系统综述正文（应使用 research-literature-review）；用户只是想新增/核对 BibTeX 条目（应使用专门的 bib 管理流程）。
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当用户给出期刊/杂志名并希望了解投稿要求、投稿形式/格式清单、期刊官网信息、社区评价、审稿速度、费用、文章类型、格式细节或“这个 journal 怎么投/是否靠谱/投稿指南调研”时必须使用。联网核验期刊官网与社区评测，默认把全部中间文件隔离到当前工作目录的 `.bensz-api/task-{yyyymmdd-hhmm}-{简短描述}/paper-know-journal/`，最终只交付 `KnowJournal-{杂志名}.md`。⚠️ 不适用：用户要根据 manuscript 选择投稿期刊（用 paper-select-journal）、写论文正文、下载全文 PDF，或只问一个无需成稿的简单事实。
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Design a diary study — prompts, cadence, duration, participant criteria, and analysis frame. Use when behaviour unfolds over days or weeks. For a single-session study, use `usability-test-plan`.
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Build a repository that makes findings findable, reusable, and cumulative across teams. Use when the same research keeps getting redone. For synthesising one study, use `affinity-diagram`.
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Craft a portfolio case study with narrative arc, process evidence, and outcomes. Use when telling a project's story to an external audience. For an internal stakeholder deck, use `presentation-deck`.
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Build research-grounded personas with goals, frustrations, and behavioural patterns. Use when decisions need a consistent user reference. For one session's emotional snapshot use `empathy-map`; for motivation framing use `jobs-to-be-done`.
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Start, structure, and grow a persistent research wiki indexed in pro-workflow's SQLite knowledge base. Each wiki is a folder of markdown pages with provenance, plus a shadow FTS5 index so any session can recall it. Use when the user says "start a wiki", "add to wiki", "compile a page", "wiki on X", or wants a long-lived knowledge base on a topic, paper, product, person, project, or codebase.
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Query pro-workflow wikis via SQLite FTS5 BM25 retrieval. Returns top-K passages with citations. Use when answering a question that any of the user's wikis already covers, when the user says "what does the wiki say about X", "ask wiki", "search wikis", or before drafting a new wiki page (to avoid duplication).
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Surface past learnings relevant to the current task before starting work. Searches correction history, recalls past mistakes, and applies prior patterns. Use when starting a task, saying "what do I know about", "previous mistakes", "lessons learned", or "remind me about".
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Capture a correction or lesson as a persistent learning rule with category, mistake, and correction. Stores, categorises, and retrieves rules for future sessions. Use after mistakes or when the user says "remember this", "don't forget", "note this", or "learn from this".
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Auto-grow a pro-workflow wiki by running a budget-capped BFS research loop over pluggable source fetchers (web, arXiv, GitHub). Each iteration pops a seed from the queue, fetches sources, drafts a wiki page, dedupes claims against existing pages, enqueues follow-up seeds. Halts on budget cap, depth cap, or convergence. Use when the user says "research <topic>", "grow the <slug> wiki", "auto-research", or wants a knowledge base that builds itself overnight.
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Wire Commands, Agents, and Skills together for complex features. Use when building features that need research, planning, and implementation phases.
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Run repeated, measured Git experiments toward a numeric target; keep improvements and revert failures. Use for autonomous optimization or managing an autoresearch run, not one-shot edits.
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A minimal skill example - use when learning the skill format
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Monitor blockchain mempools for pending transactions, gas analysis, and MEV opportunities. Use when analyzing pending transactions, optimizing gas prices, or researching MEV. Trigger with phrases like "check mempool", "scan pending txs", "find MEV", "gas price analysis", or "pending swaps".
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Build this skill automates the adaptation of pre-trained machine learning models using transfer learning techniques. it is triggered when the user requests assistance with fine-tuning a model, adapting a pre-trained model to a new dataset, or performing... Use when appropriate context detected. Trigger with relevant phrases based on skill purpose.
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Format CVs for academic positions with publications, grants, and teaching
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Research market rates, build negotiation strategy, and create counter-offer scripts
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Transform resume bullets into detailed portfolio case studies
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Auto-extract patterns from coding sessions, track corrections, and build reusable knowledge with confidence scoring
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Claude-native deep research using DAG-based query planning, parallel subagent execution, and gap-driven iteration. No external API needed.
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Researches the app being cloned and reads what its real users say in public reviews (App Store, Google Play, G2, Capterra, Trustpilot, Reddit, Hacker News, its own feature-request board), then ranks what they hate, what is missing and what is unsolved, turns it into a fix plan for the clone and a positioning angle you can sell. Every quote is real, verbatim and linked. Use when the user says "what do people hate about X", "read the reviews", "how do I make mine better", "find the gap", "what features are missing", "how do I position this", "make it sellable", or after /replica-diff.
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Analyze recent code changes via git history and extract software engineering lessons. Use when the user asks 'what is the lesson here?', 'what can I learn from this?', 'engineering takeaway', 'what did I just learn?', 'reflect on this code', or wants to extract principles from recent work.
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