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Edit drafts to remove predictable AI writing patterns, including filler, formulaic contrasts, and vague claims. Make prose more direct and specific, vary sentence rhythm, and assess quality across five dimensions.
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Turn a one-sentence app idea into a minimal Next.js and Convex project. The skill installs dependencies, starts backend and web development servers, and opens the local development URL for an initial working template.
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Keep agent replies in Lark/Feishu short, natural, and focused on the point. This skill guides conversational wording, favors plain sentences for brief answers, and references Lark-specific Markdown guidance when formatting is unclear.
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Revise AI-written Korean to improve phrasing, sentence rhythm, and structure while preserving meaning, key terms, and tone. The skill chooses an editing depth, checks the changes, and provides revised text with review results.
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Edit English and Chinese prose to reduce formulaic AI writing patterns, including filler, inflated claims, and vague attribution. Preserves the original meaning and intended tone while improving sentence variety, directness, and the writer’s voice.
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Detect and humanize AI-generated Chinese text. 20+ rule detection categories plus statistical features (sentence-length CV, short-sentence fraction, comma density, perplexity, GLTR, DivEye) plus scene-aware LR fusion (rule × 0.2 + LR × 0.8) trained on three scenes: general / academic / longform 长文本 (≥1500 字)。Unified CLI: ./humanize {detect,rewrite,academic,style,compare}. 8 style transforms (casual/zhihu/xiaohongshu/wechat/academic/literary/weibo/novel)。 Multi-paragraph rewriting (paragraph length CV、跨段 trigram 重复) plus best-of-N humanize (默认 N=10 取最低 LR)。165 replacement patterns + CiLin 同义词词林 38873 with collision blacklist。 Academic paper AIGC reduction for CNKI/VIP/Wanfang (知网/维普/万方 AIGC 检测降重)。 Pure Python, no dependencies, offline。v5.0.0 — HC3 fused 准确率 95%、学术 hero 100→35 (-65)、 工作汇报 96→13 (-83)、长篇博客 96→41 (-55)。 Use when user says: "去AI味", "降AIGC", "人性化文本", "humanize chinese", "AI检测", "AIGC降重", "去除AI痕迹", "文本改写", "论文降重", "知网检测", "维普检测", "AI写作检测", "让文字更自然", "detect AI text", "humanize text", "reduce AIGC score", "make text human-like", "去ai化", "改成人话", "去机器味", "降低AI率", "过AIGC检测", "长文本改写", "小说改写"
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Writes the one sentence that makes a generic offer feel written for this one company. Produces the tail of "I think we can help you ___". Triggers on "specificity line", "make it feel specific to them", "the specifically sentence", "why would they think this is for them", "personalize the offer not the intro". Outputs one lead-level merge field, blank when the company does not fit.
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Produces a copy-ready sentence about a company's funding round, and the list-building filters that select companies which have ever raised or raised recently. Triggers on "raised a round", "recently funded", "companies that raised", "Series A list", "VC backed", "post funding outreach", "who just raised". Outputs funding_line, a COMPLETE sentence including the leading "Saw" and the trailing period, so an empty value renders as nothing at all.
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Translate a complete mathematical modeling contest problem sentence by sentence into precise modeling language, preserve every substantive condition and definition, expose hidden constraints, draw a mandatory Mermaid cross-question flowchart, audit omissions, and deliver one easy-to-open Markdown report. For Huawei Cup (CPGMCM) graduate-contest problems, additionally prepend a plain-language layer that rewrites the background and questions as a primary-school word problem with a mandatory term-mapping table. Optionally render the finished report as one standalone HTML page on request. Use whenever a user supplies a CUMCM, CPGMCM, or other modeling problem and asks to interpret, translate, unpack, read closely, identify requirements, or avoid missing details before modeling.
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This skill should be used when the user asks to "line edit", "edit my prose", "polish this chapter", "tighten the prose", "improve the sentences", "copyedit", "proofread", "proof pass", "check grammar and punctuation", "dialogue punctuation", "make the voices distinct", "everyone sounds the same", "read it aloud", "read-aloud pass", "text to speech", or wants a sentence-level quality pass on drafted chapters that preserves the author's voice. NOT for creating the style sheet, recording character voices, or checking voice consistency (use voice-style).
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awareness-stage-mapper workflow skill. Use this skill when the user needs One sentence - what this skill does and when to invoke it and the operator should preserve the upstream workflow, copied support files, and provenance before merging or handing off.
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Refine the sentence structure and style of the documents: shorten long sentences, replace cumbersome nominal constructions with verbs, make enumerations parallel, strike filler words and redundancy, fix awkward transitions, and adjust voice, while content, numbers, and technical terms stay exactly as they are. Use when the user wants to "refine", "tighten", or "polish" the wording of a document.
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Tokenizador agnóstico de linguagem que trata texto como Unicode bruto. Suporta algoritmos BPE e Unigram. Rápido (50k sentenças/seg), leve (6MB de memória), vocabulário determinístico. Usado por T5, ALBERT, XLNet, mBART. Treina em texto bruto sem pré-tokenização. Use quando você precisar de suporte multilíngue, linguagens CJK ou tokenização reproduzível.
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Framework para embeddings de última geração em sentenças, textos e imagens. Oferece 5000+ modelos pré-treinados para similaridade semântica, clustering e retrieval. Suporta modelos multilíngues, específicos de domínio e multimodais. Use para gerar embeddings para RAG, busca semântica ou tarefas de similaridade. Melhor para geração de embeddings em produção.
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질문으로 글의 주제를 깊이 탐색하고 문장, 경험, 비유, 미완성 생각을 모읍니다. 구성을 정하지 않고 하나의 Markdown 파일에 글감을 쌓습니다.
복잡한 작업과 실패에서 근본 원인, 다음에 취할 행동, 문제를 알아볼 징후를 추출해 재사용할 학습 기록으로 정리합니다. 원인이 같은 기존 기록과의 중복도 정리합니다.
실제 게시물, 글, 이메일에서 말투와 표현 특징을 정리해 재사용할 수 있는 문체 프로필을 만듭니다. 소셜 미디어, 영업 이메일, 제품 공지의 문체를 일관되게 유지합니다.
Qdrant에 텍스트 등의 특징을 벡터로 저장해 유사 검색을 구현합니다. 속성 필터링, AI 답변용 자료 검색, 실시간 추천과 대규모 운영 설정을 지원합니다.
Chroma로 의미가 비슷한 문서를 찾는 시스템을 구축합니다. 문서와 부가 정보를 저장·갱신하고 조건으로 검색을 좁히며 AI 앱을 시제품으로 만듭니다.
영문 기술 문서와 작업 절차를 ASD-STE100 규칙에 따라 짧고 일관되게 다듬습니다. 규칙 위반을 점검하고 해당 원문과 수정안을 제시할 수도 있습니다.
블로그와 이메일 등의 초안에서 AI에 흔한 상투적 표현과 과도한 장식을 다듬습니다. 의미와 의도한 어조를 유지하며 작성자의 글 샘플에 맞춰 퇴고합니다.
Review website text and interface instructions for jargon, complex sentences, and unclear actions. Simplify wording, explain technical terms, and adjust reading difficulty so the intended audience can understand content and follow instructions.
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Analyzes the user's own sent emails, messages, and documents to capture characteristic phrasing, sentence rhythm, and audience-based tone changes. It saves a personal writing profile as a skill for future drafts in the user's voice.
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