Skip to main content
Exécutez n'importe quel Skill dans Manus
en un clic
$pwd:
alonegg
GitHub creator profile

alonegg

Repository-level view of 23 collected skills across 3 GitHub repositories, including approximate occupation coverage.

skills collected
23
repositories
3
occupation fields
4
updated
2026-05-27
repository explorer

Repositories and representative skills

#001
skills
11 skills10updated 2026-05-27
48% of creator
research-idea-workshop
non classé

Use ONLY when the user explicitly invokes this skill (e.g. /research-idea-workshop) or asks by name to pressure-test, evaluate, sharpen, transform, incubate, or rescue a research idea. Provides adversarial evaluation with discrete verdicts (KILL/INCUBATE/REVISE/EXECUTE) and generative incubation via transformation moves and exploration tasks. Two evaluation modes — self (own idea) and advisor (someone else's idea you are advising on). Refuses continuous scores, soft validation, and proactive triggering.

2026-05-27
ml-analysis
Scientifiques des données

End-to-end machine learning and deep learning analysis skill. Automatically detects data types, selects appropriate models, executes analysis, and delivers results. Use this skill whenever the user wants to: (1) Analyze data with ML/DL methods — classification, regression, clustering, anomaly detection, NLP, computer vision, time series, (2) Build or train models on their data, (3) Perform exploratory data analysis (EDA) with statistical rigor, (4) Use AutoML to find the best model, (5) Set up ML pipelines or MLOps workflows, (6) Evaluate, explain, or audit model performance, (7) Process or engineer features from raw data. Trigger on keywords like: predict, classify, cluster, train, model, regression, neural network, deep learning, feature engineering, hyperparameter, cross-validation, SHAP, EDA, anomaly detection, time series forecast, image classification, text classification, NLP, AutoML, deploy model, ML pipeline.

2026-04-15
paper-review
Rédacteurs en chef

对本科毕业论文进行系统化、多轮、深度学术审阅。按照"全文理解→结构审查→段落精审→问题聚合→复审迭代"五阶段流程,识别段落类型并路由到6大专项规则(引言、综述、方法、分析、结论、事实),输出结构性诊断、段落级修改建议、修订任务单与复审报告。当用户提供论文、毕业论文、学位论文并要求审阅、评审、修改建议、审稿、评阅时,务必使用本技能。即使用户只说"帮我看看这篇论文"或"帮我审一下"或"给我修改建议",也应触发本技能。审阅包含理论纵深分析:识别论文隐含前提、定位理论坐标、从多个学术框架重审论文站位,并将理论洞察转化为可操作的修改建议。当用户提供 .docx 格式论文并希望获得带批注的审阅结果时,同样必须使用本技能(配合 docx 技能完成文档操作)。

2026-04-15
paper-review-theoretical-depth
Rédacteurs en chef

理论纵深审查子规则。在 Phase 1 和 Phase 2 中被调用,用于识别论文隐含前提、定位理论坐标、执行多框架重审。所有理论洞察必须转化为可执行的修改建议,不得以抽象批评形式输出。

2026-03-30
docx
Développeurs de logiciels

Use this skill whenever the user wants to create, read, edit, or manipulate Word documents (.docx files). Triggers include: any mention of 'Word doc', 'word document', '.docx', or requests to produce professional documents with formatting like tables of contents, headings, page numbers, or letterheads. Also use when extracting or reorganizing content from .docx files, inserting or replacing images in documents, performing find-and-replace in Word files, working with tracked changes or comments, or converting content into a polished Word document. If the user asks for a 'report', 'memo', 'letter', 'template', or similar deliverable as a Word or .docx file, use this skill. Do NOT use for PDFs, spreadsheets, Google Docs, or general coding tasks unrelated to document generation.

2026-03-17
paper-review-analysis
Rédacteurs en chef

分析论证专项审阅子规则。当段落被识别为分析论证型时,由主 Skill 路由到此处。覆盖主张清晰度、证据匹配度、解释深度、理论关联、逻辑推进、边界意识、回应研究问题等 7 大审查维度。

2026-03-17
paper-review-conclusion
Rédacteurs en chef

结论与建议专项审阅子规则。当段落被识别为结论/建议型时,由主 Skill 路由到此处。覆盖回应研究问题、发现提炼、结论边界、建议可操作性、发现对应关系、局限意识、整体收束等 7 大审查维度。

2026-03-17
paper-review-fact
Rédacteurs en chef

事实性描述专项审阅子规则。当段落被识别为事实性描述型时,由主 Skill 路由到此处。覆盖准确性、来源可追溯性、完整性、边界性、解释性、规范性等 6 大审查维度。

2026-03-17
Showing top 8 of 11 collected skills in this repository.
#002
novel-suite
9 skills10updated 2026-05-20
39% of creator
novel-brainstorm
non classé

引导用户填充 story.md 的核心创意要素(一句话简介、核心矛盾、30 章承诺、市场定位、文风方向)。当用户说"讨论世界观"、"开始 brainstorm"、"想剧情"、"聊一下这个故事"、"我想写小说但还没想清楚怎么写"、"continue brainstorming the story" 时触发。此 skill 不创建世界观/角色/章节,仅在概念层做收敛。

2026-05-20
novel-chapter
non classé

核心章节写作循环。9 步管线:outline → user_confirm → memory_load → write → self_check → fix_loop → memory_update → checkpoint → user_review。当用户说"写第 X 章"、"写下一章"、"继续写"、"接着写"、"重写第 X 章"、"write chapter N" 时触发。两阶段温度策略:写作时高温,自检和修复时低温。

2026-05-20
novel-characters
non classé

管理小说角色资产 —— 角色卡、关系图谱、家族 / 阵营树、动态角色状态(卷级职责 / 缺席风险 / 候选新角色)。当用户说"加角色"、"加主角"、"加反派"、"创建一个角色"、"角色关系"、"建家族树"、"add character" 时触发。每个角色一个 markdown 文件,frontmatter 维护双向关系。

2026-05-20
novel-init
non classé

用于初始化一个新的小说项目。当用户说"我想写小说"、"开始写小说"、"新建小说项目"、"创建一本新小说"、"start a new novel" 时触发。会引导用户完成基本信息确认后,搭建标准的 vault 目录结构(story.md / characters / worldbuilding / plot / chapters / style / .memory),并可选地 git init。

2026-05-20
novel-memory
non classé

管理长篇小说的长期记忆 —— 写章节前的上下文组装(memory_load),写完后的状态更新(memory_update)。这是百万字小说一致性的核心基础设施。**通常不由用户直接触发**,而是由 novel-chapter 在写作循环中自动调用。当用户说"看一下当前记忆状态"、"更新记忆"、"导出章节摘要" 等显式管理操作时也可触发。

2026-05-20
novel-plot
non classé

管理小说情节结构 —— 卷纲、故事弧(arc)、时间线、伏笔账(hook ledger)。当用户说"做卷纲"、"设计故事弧"、"加伏笔"、"伏笔账"、"时间线"、"plot outline"、"design arc" 时触发。包含中文网文章节情节推进四大原则,以及借鉴 inkos hook-ledger 的 open/advance/resolve/defer 四态伏笔语义和"揭1埋1"硬底线。

2026-05-20
novel-review
non classé

章节 / 全书校稿。37 维质量审查:4 维统计学(Python 脚本)+ 33 维主观(LLM 评估)+ 一致性 + 伏笔账 + 硬规则。当用户说"校稿"、"审一遍"、"检查第 X 章"、"看看哪里有问题"、"全书审查"、"review chapter"、"audit" 时触发。审稿只评结构和完成度,**不评文笔**(文笔由 novel-style-engine + novel-chapter 在生成阶段控制)。

2026-05-20
novel-style-engine
non classé

写法引擎 —— 从用户投喂的样本中抽取文风特征,编译成可注入 prompt 的写作约束。整合 AI-NWA 写法引擎 6 层结构 + 3 强度档 + 5 任务模板。当用户说"学这个文风"、"提取写法"、"投喂样本"、"我想要 XX 风格"、"看这个的味道"、"反 AI 化"、"编译写法" 等时触发。是本套件相对其他 AI 写作工具的核心差异化模块。

2026-05-20
Showing top 8 of 9 collected skills in this repository.
#003
faro-research
3 skills10updated 2026-05-03
13% of creator
3 sur 3 depots affiches
Tous les depots sont affiches