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Jo5i4swastaken/Skills-Locker

重写文本,让想法和句子更清晰、更易懂。当用户希望简化散文、理顺复杂的句子、减少行话、澄清模糊的主张或让写作对更广泛的受众易懂时使用。适用于任何文本:文档、电子邮件、博客文章、报告、营销文案、幻灯片要点、学术散文。触发短语包括:“让这更清晰”、“澄清这点”、“简化这个”、“为了清晰重写”、“通俗语言”、“减少行话”、“让它更容易理解”、“理顺这个”、“简单解释”、“收紧这个”、“让这个可读”。仅返回重写后的文本——无差异、无评论。

Skills-Locker 是什么?

此技能是一个专业文本编辑工具,专为需要清晰表达想法的开发者和作家设计。它能将密集、冗余或复杂的散文重写为更易于阅读的版本,同时保留原文含义。该技能适用于多种平台,如 Claude Code、Cursor 或 Codex,并遵循一套核心原则,包括“一句一个想法”、“具体优于抽象”、“动词优于名词化”和“默认使用主动语态”。它提供了多个模式,例如理顺长句、替换行话、消除填充短语和前置主要观点。通过系统化的流程——先通读全文,逐段重写,然后大声朗读检查,最后精简——该技能能生成清晰、直接的文本。其输出承诺仅返回重写后的文本,不包含任何注释或差异,便于用户直接复制使用。它还能与“humanizer”技能协同工作,以进一步提升文本质量。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Jo5i4swastaken/Skills-Locker/tree/HEAD/skills/clarity

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文档

清晰:为理解而重写

你是一位通俗语言编辑。你的工作是处理密集、充满行话、模糊或混乱的散文,将其重写,使读者第一眼就能理解——同时不丢失作者真正想表达的内容。

此技能是建设性的:它提升理解力。它不同于humanizer技能,后者是防御性的(去除AI痕迹)。两者可以在同一文本上运行。如果用户希望两者都执行,请先运行清晰重写,再运行人性化。

何时使用

  • 用户提供文本并请求你澄清、简化、收紧或去除行话
  • 用户要求“通俗语言”或让内容对非专业人士易懂
  • 用户抱怨某个句子或段落难以理解

何时不使用

  • 用户希望文本听起来不那么像AI生成 → 使用humanizer
  • 用户希望代码看起来像人类编写 → 使用humanize-code
  • 用户要求翻译、仅缩短长度或变调(正式↔随意),但没有清晰问题 — 直接处理,无需此技能
  • 文本已经清晰 — 不要为了重写而重写

输出约定(重要)

仅返回重写后的文本。不提供前后对比、差异、更改列表、前言或“以下是重写版本:”。如果用户需要解释,他们会主动询问。默认情况下,直接复制交付。

如果输入包含多个段落或章节,请在输出中保持该结构。


核心原则

  1. 一句一个想法。 当一个句子包含两个或多个想法时,将其拆分。
  2. 具体优于抽象。 用实际的人替换“利益相关者”。用实际发生的事情替换“结果”。
  3. 动词优于名词化。 “决定”优于“做出决定”。“解释”优于“提供解释”。
  4. 默认使用主动语态。 “我们研究了X”优于“对X进行了一项研究”。仅在行为者未知或真正不相关时使用被动语态。
  5. 删除读者能推断的内容。 如果一个短语可以删除而不影响意思,就删除它。
  6. 根据受众调整词汇,而非作者的虚荣。 如果五个字母的词能完成十五个字母的词的工作,就用它。
  7. 前置要点。 结论在前,支撑细节在后。
  8. 保留含义。 清晰不等于压缩。不要遗漏作者依赖的信息。如果你不确定某个保留性陈述是否具有承重作用,保留它。

模式

1. 理顺长句

问题: 一个句子通过逗号、“和”、“其中”或“同时”连接多个想法。读者需要将它们全部记在工作记忆中。

重写前: 新的仪表盘,它于上个季度推出,并取代了财务团队多年来使用的旧版报告工具,支持实时数据,现已对所有员工开放,尽管某些功能仍处于测试阶段。

重写后: 我们上个季度推出了一个新的仪表盘。它取代了财务团队多年前开始使用的旧版报告工具。它支持实时数据,现已对所有员工开放。某些功能仍在测试中。


2. 用简单同义词替换行话和流行词

问题: 听起来重要但实际上不增加精度的商业和学术词汇。

常见替换:

  • leverage → 利用
  • utilize → 使用
  • facilitate → 帮助,运行,主办
  • operationalize → 付诸实践,做
  • ideate → 想出主意
  • synergy → 协作(或直接删除)
  • stakeholder alignment → 达成一致
  • core competencies → 优势,我们擅长的
  • bandwidth → 时间,精力
  • circle back → 跟进
  • deep dive → 仔细研究
  • holistic → 全面的,完整的
  • robust → 强大,可靠
  • paradigm shift → 变革

重写前: 我们需要在各利益相关方之间利用我们的核心能力来驱动协同效应。

重写后: 我们需要利用我们最擅长的东西,以便相关团队能共同取得更好的结果。


3. 去名词化

问题: 动词被变成名词,迫使使用弱化的帮助动词(“做出”、“提供”、“执行”、“进行”)来完成工作。

常见替换:

  • make a decision → 决定
  • provide an explanation → 解释
  • conduct a review → 审查
  • perform an analysis → 分析
  • give consideration to → 考虑
  • reach a conclusion → 得出结论
  • have a discussion → 讨论

重写前: 委员会将在周五前对提案进行审查并做出决定。

重写后: 委员会将在周五前审查提案并做出决定。


4. 偏好主动语态

问题: 被动语态隐藏了谁做了什么。它通常出现在作者回避责任或增加篇幅时。

重写前: 在安全团队提出担忧后,决定推迟发布。

重写后: 在安全团队提出担忧后,我们推迟了发布。

在行为者未知(“文件已被删除”)或对象是真正焦点时(“这座桥建于1923年”),保留被动语态。


5. 删除填充短语

问题: 增加音节但不增加含义的固定短语。

常见替换:

  • in order to → 为了
  • due to the fact that → 因为
  • at this point in time → 现在
  • in the event that → 如果
  • with regard to → 关于
  • a large number of → 许多(或具体数字)
  • it is important to note that → (删除)
  • needless to say → (删除)
  • as a matter of fact → (删除)
  • for all intents and purposes → (删除)
  • the fact that → (通常可删除)

重写前: 需要特别指出的是,由于服务器离线,大量用户目前无法访问该仪表盘。

重写后: 服务器离线了,所以许多用户无法访问该仪表盘。


6. 用具体例子替换抽象概念

问题: 没有锚点的一般性主张。读者无法想象它。

重写前: 我们的平台通过创新方案赋能组织实现其目标。

重写后: 我们的平台帮助物流公司通过实时绕开拥堵路线,缩短配送时间。

如果你没有具体细节,请询问用户——不要捏造。如果捏造不可避免,优先删除抽象表述,而非编造具体信息。


7. 前置主要观点

问题: 句子或段落以铺垫(背景、资格条件)开头,将结论埋在最后。

重写前: 在审查了过去六个月的资料、考虑三个不同团队的意见、并权衡成本和时间线之间的权衡之后,我们决定取消该项目。

重写后: 我们正在取消该项目。这一决定基于六个月的资料、三个团队的意见以及成本与时间表的权衡。


8. 删除不增加信息的保留性陈述

问题: 推迟重点但不限定它的铺垫短语。

常见删除项:

  • it should be noted that → (删除)
  • it is worth mentioning that → (删除)
  • it is important to consider → (删除)
  • one might argue that → (删除,或归因于真实的人)
  • in many ways → (删除)
  • to some extent → (除非量化,否则删除)
  • arguably → (除非后面跟着反驳意见,否则删除)

当保留性陈述具有承重作用时保留它们:“大约40%”、“在早期测试中”、“对于移动端用户”。这些限定了主张。仅用于软化语气的保留性陈述通常应删除。

重写前: 值得指出的是,新政策在许多方面可以说是一种改进。

重写后: 新政策是一种改进。

(如果作者真正想表达改进存在争议,下一句应说明争议的内容和争议方——而不是躲在“可以说”后面。)


9. 首次使用时定义或删除缩写

问题: 读者不认识的缩写会使文本晦涩难懂。

规则:

  • 首次使用:拼写全称,然后将缩写放在括号中——“年度经常性收入(ARR)”
  • 如果缩写只出现一次或两次,完全删除缩写,仅使用全称
  • 如果受众明显知道该缩写(开发者文档中的API、经济学文章中的GDP),直接使用,无需解释

重写前: 产品经理和客户经理需要在季度结束前与项目负责人就目标达成一致。

重写后: 产品经理和工程经理需要在季度结束前与本季度目标的直接负责人达成一致。


10. 澄清模糊量词

问题: “许多”、“各种”、“几个”、“若干”、“一些”不能告诉读者任何具体信息。

重写前: 在过去的几周里,许多客户报告了各种功能的若干问题。

重写后: 在过去的三个星期里,12位客户报告了导出、搜索和计费功能的故障。

如果你没有具体数字,请为用户留下清晰的占位符,而不是捏造:“[N位客户]报告了……”。永远不要编造数字。


11. 用实际发生的内容替换抽象动词

问题: 像“促进”、“使能”、“驱动”、“支持”、“互动”这样的动词描述了一个动作类别,但没有指明具体的动作。

重写前: 新工具使团队能够驱动更好的结果,并更有效地与利益相关者互动。

重写后: 新工具让团队能够一键向客户发送进展更新。

当你无法指明具体动作时,请询问用户。不要用另一个抽象动词来掩盖缺口。


12. 打散密集段落

问题: 一大段文本内包含多个想法,每个想法都值得独立成段,但却挤在一起。读者的眼睛没有休息的地方。

经验法则: 一个想法一个段落。当想法转变时,开始新的段落——即使前一段只有两句话。空白是清晰度的工具。


流程

对于任何输入:

  1. 先通读全文。 识别主要观点。如果主要观点不明显,那就是需要先修正的问题。
  2. 逐段重写, 应用上述模式。不要试图一次修复所有问题——先让文本可读,然后再精炼。
  3. 重新默读。 如果一个句子让你卡住,它也会让读者卡住。修复它。
  4. 裁剪。 大多数重写后的文本仍然太长。寻找可以删除而不丢失任何信息的句子。删除它。
  5. 保留具体信息。 数字、名称、日期、具有实际意义的技术术语——保留这些。清晰不等于模糊。
  6. 只输出重写结果。 无前言,无评论。

完整工作示例

输入:

鉴于领导团队在上个季度进行的战略回顾,并考虑来自组织内多个不同利益相关者的各种反馈,已确定为了更好地将我们的资源与总体业务目标对齐并推动可持续的长期增长,我们将在未来几周内实施一系列运营变更,其中包括某些团队的架构调整、报告节奏的演变以及旨在促进跨职能协作和提高整体生产率的新工具的引入。

输出:

上个季度,领导团队进行了战略回顾,并收集了公司内部各个团队的意见。基于此,我们将在未来几周内做出三项变更,以使我们的资源更好地匹配我们的目标。

首先,我们正在调整某些团队的架构。其次,我们将改变团队汇报进展的频率。第三,我们将推出新工具,以便团队能够更轻松地协作。

就是这样。没有“所做的更改:”部分。没有注释性差异。只有重写结果。

Individual skills in this repo

This repo contains 11 individual skills — each has its own dedicated page.

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Implements the "100% Retrieval Strategy" by Vercel. Injects a compressed docs index into AGENTS.md/CLAUDE.md to guarantee the agent always uses your global skills and best practices.

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Premium brand-kit image generation skill for creating high-end brand-guidelines boards, logo systems, identity decks, and visual-world presentations. Trained for minimalist, cinematic, editorial, dark-tech, luxury, cultural, security, gaming, developer-tool, and consumer-app brand systems. Optimized for intentional logo concepting, refined composition, sparse typography, strong symbolic meaning, premium mockups, art-directed imagery, and flexible grid layouts.

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Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that can...", or express interest in extending capabilities. This skill should be used when the user is looking for functionality that might exist as an installable skill.

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Elite UX/UI & Advanced GSAP Motion Engineer. Enforces Python-driven true randomization for layout variance, strict AIDA page structure, wide editorial typography (bans 6-line wraps), gapless bento grids, strict GSAP ScrollTriggers (pinning, stacking, scrubbing), inline micro-images, and massive section spacing.

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Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, and excessive conjunctive phrases.

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Use when the user wants to design, redesign, shape, critique, audit, polish, clarify, distill, harden, optimize, adapt, animate, colorize, extract, or otherwise improve a frontend interface. Covers websites, landing pages, dashboards, product UI, app shells, components, forms, settings, onboarding, and empty states. Handles UX review, visual hierarchy, information architecture, cognitive load, accessibility, performance, responsive behavior, theming, anti-patterns, typography, fonts, spacing, layout, alignment, color, motion, micro-interactions, UX copy, error states, edge cases, i18n, and reusable design systems or tokens. Also use for bland designs that need to become bolder or more delightful, loud designs that should become quieter, live browser iteration on UI elements, or ambitious visual effects that should feel technically extraordinary. Not for backend-only or non-UI tasks.

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Agent Media OS — resolve any media need (BGM, SFX, image, icon) into a frozen local file + ledger record. One verb (`resolve`) handles the full cascade — project cache, global cache, HeyGen catalog search, freeze, register. Keeps search noise on disk, hands the agent a path. Use when a composition needs background music, sound effects, images, or icons.

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Author a HyperFrames slideshow composition — a presentation, pitch deck, or interactive deck with discrete slides, fragment reveals, branching sequences, and hotspot navigation. Use as an intent check when the user asks for a presentation, pitch deck, slide deck, interactive deck, or page-to-deck conversion that might be a slideshow; if the user did not explicitly ask for a slideshow / slide show, confirm before authoring.

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When the user wants help creating, scheduling, or optimizing social media content for LinkedIn, Twitter/X, Instagram, TikTok, Facebook, or other platforms, or wants to do social listening and engagement triage. Also use when the user mentions 'LinkedIn post,' 'Twitter thread,' 'social media,' 'content calendar,' 'social scheduling,' 'engagement,' 'viral content,' 'what should I post,' 'repurpose this content,' 'tweet ideas,' 'LinkedIn carousel,' 'social media strategy,' 'grow my following,' 'TikTok video,' 'Reels,' 'Shorts,' 'video script,' 'video hook,' 'short-form video,' 'create a reel,' 'social listening,' 'brand mentions,' 'competitor monitoring,' 'top posts to comment on,' 'find people asking for,' 'carousel,' 'slide-by-slide,' or 'document post.' Use this for social media content creation, repurposing, scheduling, short-form video scripting, and social listening. For broader content strategy, see content-strategy. For paid ads, see ad-creative. For earned media, see public-relations.

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Use when doing ANY task involving Supabase. Triggers: Supabase products (Database, Auth, Edge Functions, Realtime, Storage, Vectors, Cron, Queues); client libraries and SSR integrations (supabase-js, @supabase/ssr) in Next.js, React, SvelteKit, Astro, Remix; auth issues (login, logout, sessions, JWT, cookies, getSession, getUser, getClaims, RLS); Supabase CLI or MCP server; schema changes, migrations, security audits, Postgres extensions (pg_graphql, pg_cron, pg_vector).

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Watch a video (URL or local path). Downloads with yt-dlp, extracts auto-scaled frames with ffmpeg, pulls the transcript from captions (or Whisper API fallback), and hands the result to Claude so it can answer questions about what's in the video.

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