搜索「Study」的结果

io.clawhub.rickzhou/stock-study

面向单一股票代码的资深股票研究分析。

io.clawhub.jhillin8/study-habits

用间隔重复、主动回忆与学习时段追踪，建立高效学习习惯。

io.github.bage2014/study/common-dockerize

Docker容器化技能，生成Docker配置文件

io.github.bage2014/study/common-dockerize

Docker容器化技能，生成Docker配置文件

io.github.bage2014/study/backend-testing

提供后端Java测试的规范，包括测试策略、测试类型、测试工具和测试流程等。在进行后端Java测试时调用。

io.clawhub.oconnell-carl/notebooklm-cli

通过命令行管理 Google NotebookLM 笔记本与知识源，并以编程方式生成音频、测验、报告。

io.clawhub.chndranndr/japanese-tutor

互动式日语学习助手。支持词汇、语法、测验、角色扮演，可解析 PDF/DOCX 材料辅助学习/作业，并提供 OCR 翻译。

io.clawhub.tomstools11/transcript-to-content

该技能把培训与入职会议的转录文本转换为结构化学习材料、文档和可用于复盘的内容。在处理入职培训、培训会或知识传递类会议的转录时使用，从中提取关键信息并生成学习指南、速查表、清单、FAQ 文档、行动项列表和培训效果评估。

io.clawhub.vincentchan/swipe-file-generator

分析来自 URL 的高表现内容并构建 swipe file（爆款素材库）。当有人想研究并拆解成功内容（文章、推文、视频），提炼其中的规律、心理手法与可复制框架时使用。

io.clawhub.cellcog/tutoring-education-cellcog

由 CellCog 驱动的 AI 辅导与教育。学习指南、备考、编程教程、语言学习、数学辅导、科学讲解、练习题——涵盖所有学科、所有层级。用图示、类比、例题讲解和互动课程把概念讲清楚。

io.clawhub.nitishgargiitd/learn-cog

由 CellCog 驱动的 AI 辅导与教育。

io.clawhub.ivangdavila/memory

在 ~/Clawic/data/memory/ 的分类 Markdown 仓库中记忆、回忆并整理长期事实，与内置 Agent 记忆并行运行。当用户说“记住这个”“保存这个”“记下这个”“别忘了”；或问“我跟你说过 X 的什么”“我们何时定的 Y”“Z 是谁”；或所存事实有误、过期、与刚说的话冲突；或要求遗忘/删除；或回忆失准、返回过期事实、随仓库增大而变慢；或出现重复/矛盾条目；或需要整合散乱笔记、导入现有记忆库、跨设备跨 Agent 共享记忆时使用。不适用于运行时已持有的会话级上下文、笔记应用（notes）、日志记录（journal）或间隔重复等学习方法（learn、active-recall）。

io.clawhub.chipagosfinest/language-learning

面向任何语言学习的 AI 语言导师，通过对话、词汇练习、语法课、抽认卡和沉浸式练习来教学。当用户想学习新语言、练习词汇、学习语法、做抽认卡练习、翻译短语、练习对话、为旅行做准备、学习俚语/习语或改善发音时使用。支持所有语言，包括西班牙语、法语、德语、日语、中文（普通话/粤语）、韩语、阿拉伯语、印地语、孟加拉语、葡萄牙语、俄语、意大利语、土耳其语、越南语、泰语、斯瓦希里语、希伯来语、波兰语、荷兰语、希腊语等 100+ 种。

io.clawhub.ivangdavila/learning

以自适应课时教授任意主题：先探测已有知识，校准深度与形式，并在推进前检验留存。当用户说 teach me、explain this、ELI5、break it down 或请求帮助理解/学习某内容时使用；当讲解未能奏效（重复提问、答不出、说懂了却无下文）、早前学过的知识总被遗忘、练习答案错得很自信，或在考试/截止日前需要安排复习节奏时使用。不适用于制定多周学习计划或课程进度追踪，也不适用于制作闪卡。

io.github.TheGoat395/Codex-Skills/css-grid-editorial-systems

为高端网站打造 CSS Grid 编辑风排版布局系统。适用于不对称网格、杂志式版面、作品集索引、案例展示页、图片画廊、主视觉构图、专题叙事、产品证明版式、类瀑布流节奏，以及用更强的层级感取代千篇一律的卡片网格。

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/experimental-design

在数据采集之前设计实验与研究方案——选择设计类型、随机化、区组化以及安排处理组合，使结果真正可解释。当有人正在规划研究、询问如何把受试者/样本分组、提到随机化、区组、分层、对照、析因或部分析因设计、实验设计（DOE）、多因素筛选、响应面优化、交叉/重复测量/裂区设计、整群分组随机化、拉丁方、孔板布局、批次与进样顺序效应、重复与伪重复，或序贯/自适应/群序贯设计时使用。即使表述随意，例如这个实验该怎么安排、如何避免混杂、测试这 6 个因素的最佳方式、把这些小鼠分配到各处理组，也应触发。若设计已定、需要计算样本量或统计功效请使用 statistical-power，分析已采集的数据则使用 statistica。

io.github.aipoch/medical-research-skills/pdf-ppt

从论文 PDF 生成文献汇报 PPTX 演示文稿。当你需要提取论文元数据、概述研究、解读 Results/Figures/Tables，并按图与文 1:1 对应及版式规则生成幻灯片时使用（由“PDF 转 PPT”“文献汇报幻灯片”“把这篇论文做成演示”之类请求触发）。

io.github.foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills/designing-experiments

在分析之前设计实验与准实验。用于选择研究设计、处理/对照结构、结果指标、假设、科学实验失败后的验证方案，以及判断 DiD、ITS、合成控制、回归断点哪种更契合研究问题。若是在已有数据上拟合模型或估计效应，请改用 performing-causal-analysis。