zuhui-skill

KO | EN

gitlite — search

#hacktoberfest #ai #golang #machine-learning #rust #deep-learning #linux #docker #windows #kubernetes #awesome-list #security #mcp #ios

(★ 12)

组会skill是一个专为研究生和科研人员打造的skill。它可以帮助你高效地向导师、实验室会议和合作者进行汇报，让你无需每周从头开始撰写重复的更新。

zuhui-skill 최신버젼 다운로드

최종 버전 다운로드 (.zip)

// repository documentation

Was this content helpful?

★ 0 (0 ratings)

# 🧑‍🔬 组会Skill

> 生成真正可用的科研进度汇报：无论你是急需发送简报，还是需要结构化的每周例行汇报，都能轻松搞定。✨
> 
> *[Read this in English](./README_en.md)* 🌍

组会skill`zuhui` 是一个专为研究生和科研人员打造的skill。它可以帮助你高效地向导师、实验室会议和合作者进行汇报，让你无需每周从头开始撰写重复的更新。🎓

## 🎯 支持的输出格式

- 📧 **邮件 (Email)**：适用于向导师汇报进度的正式邮件。
- 💬 **聊天 (Chat)**：适用于微信、Slack 或 Teams 的快速日常同步。
- 📝 **Markdown**：适用于组会记录、长篇报告或个人存档。
- 📄 **Typst/LaTeX/Quarto**：用于正式文档的排版与导出模板，采用 Markdown-first 工作流并返回源码文件。
- 🧭 **交互式初始化 (`--init`)**：通过少量对话问题自动生成 `.progress-config.yaml`。
- 🗣️ **术语词典 + 语气控制**：支持 `vocabulary` 和 `tone`，让输出更贴近导师/实验室语境。

无论选择哪种格式，生成的汇报都会清晰地呈现以下四个核心板块：
✅ **当前进度 (Progress)**：近期完成的核心工作。
❓ **待决事项 (Questions/Decisions)**：需要讨论或由导师/合作者决定的事项。
🚧 **痛点难点 (Blockers)**：目前遇到的困难或卡点。
👣 **下一步 (Next steps)**：接下来的工作计划。

## 🎭 个性化导师风格 (Advisor Personas)

不同导师对研究进度的关注点往往各不相同。你可以通过设置导师的“性格预设”，自动调整汇报信息的颗粒度、详略重心和口吻：

- 🦅 **放养型 (`hands-off`)**：关注结论与宏观进展。自动提炼核心产出，省略冗长的实验参数，精简扼要。
- 🕵️ **刨根问底型 (`detail-oriented`)**：关注严谨细致。会详细呈现实验设定、对比数据链条、参数选择原因，甚至失败尝试的推理。
- 🔭 **高屋建瓴型 (`high-level`)**：关注研究大局。适度弱化操作细节，侧重展现进展的学术意义、核心 Insight 与整体方向。
- 💡 **直觉比喻型 (`intuitive`)**：关注概念的直观理解。善于使用生动的比喻来解释复杂的算法或现象，降低沟通门槛。
- 🛠️ **完全自定义**：除了内置预设，你也完全可以在配置文件中通过特定的要求，量身定制只属于你的特殊汇报风格。

告别千篇一律的 AI 套话流水账，用最契合对方思维习惯的语言进行高效科研沟通。✨

## 🤔 解决的核心痛点

本技能旨在解决科研工作汇报中的三个实际问题：
1. **信息分散**：科研进度往往散落在 git commit、图表、Jupyter 笔记本、笔记和线下讨论中，难以快速汇总。
2. **受众差异**：不同的汇报对象（导师、同门、合作者）需要不同颗粒度的细节。
3. **AI 生成内容过于笼统**：大多数 AI 生成的汇报听起来像套话，除非能够严格控制语气、证据链和置信度。🤖

## ⚡ 极速模式 (Quick Mode)

当你需要立刻发送一份汇报时，请使用极速模式。🚀

```bash
/zuhui --quick
```

极速模式只需你回答三个核心问题：
1. 汇报对象是谁？👤
2. 汇报的场合或沟通渠道是什么？🏢
3. 最近完成了哪些工作？✍️

它会跳过复杂的样式学习，直接生成一份去除“AI味”、可直接编辑发送的草稿。

如果你已经确定要长期复用，但不想手写 YAML，可以直接运行：

```bash
/zuhui --init
```

这个路径会通过 5-7 个 onboarding 问题，自动生成适合你场景的 `.progress-config.yaml`。

## 🛠️ 完全体模式 (Full Mode)

当你需要可重复的周报工作流，并希望结合个人 Profile、项目产物扫描和时间周期追踪时，请使用完全体模式。📅

```bash
/zuhui --profile weekly-email
/zuhui --format chat --since "last monday"
```

完全体模式依赖以下配置文件：
- `.progress-config.yaml`：用于配置个人 Profile、文风、代码库和产物目录。🗂️
- `.progress-state.yaml`：记录上次汇报的时间边界，防止内容重叠并保存历史记录。🕰️

其中 `.progress-config.yaml` 现在支持两类对“去 AI 化”影响最大的字段：
- `vocabulary`：你组里固定使用的术语或黑话
- `tone`：`neutral | struggling | triumphant`

## 🚀 首次使用指南 (First Run)

1. 不要优先全局安装，建议把这个 skill 放进你要汇报的研究项目里，或者单独新建一个汇报 workspace。
2. 如果想快速体验，建议从 `/zuhui --quick` 开始。🌊
3. 如果你想直接让系统帮你生成配置，运行 `/zuhui --init`。
4. 当你需要可复用的模板和时间范围追踪时，切换到完全体模式 (Full Mode)。
5. 准备好自定义配置时，可以复制并修改示例文件：
   - 📄 `assets/samples/example-config.yaml`
   - 📄 `assets/samples/example-config.minimal.yaml`
   状态文件 `.progress-state.yaml` 建议在第一次确认输出可用后自动生成。

如需更详细的教程，请参阅：
- 🧩 [安装指南 (Installation)](docs/installation.md)
- 📖 [入门指南 (Getting Started)](docs/getting-started.md)
- 🤝 [兼容性说明 (Compatibility)](docs/compatibility.md)
- 🧾 [导出工作流 (Export Workflows)](docs/export-workflows.md)
- 🍳 [Profile 配置文件参考 (Profile Recipes)](docs/profile-recipes.md)
- ❓ [常见问题 (FAQ)](docs/faq.md)

## 📦 安装方式 (Recommended Install)

推荐方式是**项目内安装**，不是全局安装。

现在这个仓库的**根目录本身就是 skill 根目录**，最简单的安装方式就是直接 clone 到项目本地 skills 目录，例如：

```bash
git clone https://github.com/HughYau/zuhui-skill.git .agents/skills/zuhui-skill
```

如果你用的是 Claude Code，也可以放到：

```bash
git clone https://github.com/HughYau/zuhui-skill.git .claude/skills/zuhui-skill
```

最小可用安装只需要三步：
1. 把整个仓库 clone 到当前项目的 `.agents/skills/zuhui-skill`，或其他等价的项目内 skills 目录。
2. 把 `.progress-config.yaml` 和 `.progress-state.yaml` 放在该项目或 workspace 根目录。
3. 让 AI 至少读取：
   - `SKILL.md`
   - 必要时再按需读取 `references/` 和 `assets/`

安装时请把仓库根目录视为真正的 skill 本体：
- `SKILL.md` 是 canonical skill 入口。
- `assets/samples/` 是 canonical 配置样例来源。
- `examples/` 更适合给人快速浏览效果，而不是作为安装时的主来源。

这样做的直接收益是：安装动作变成普通的 clone，AI 可以读取当前项目的 git 历史、结果图、notebook 和笔记，同时配置与状态文件不会和别的项目串掉。

完整安装流程见 [docs/installation.md](docs/installation.md)。

## 🤖 复制给 AI 安装

如果你希望直接把安装工作交给 AI，可以把下面这段原样复制给它：

```text
请把 `zuhui` 安装到当前项目里，不要做全局安装。

1. 把仓库 clone 到 `.agents/skills/zuhui-skill`；如果当前环境更适合 Claude Code，也可以用 `.claude/skills/zuhui-skill`。
2. 读取并遵循这个 skill 目录里的 `SKILL.md`。
3. 在项目根目录创建 `.progress-config.yaml`，默认基于 `assets/samples/example-config.minimal.yaml`。
4. `.progress-state.yaml` 放在同一个项目根目录。
5. 安装完成后告诉我：skill 放在哪里、创建了哪些文件、如何使用 `/zuhui --quick` 和 `/zuhui --init`。
```

## 👀 汇报示例 (Samples)

如果你想在配置之前先看看效果，可以参考以下示例：
- 🇨🇳 [中文邮件示例](examples/example-output-email-zh.md)
- 🇬🇧 [英文邮件示例](examples/example-output-email-en.md)
- 💬 [聊天工具汇报示例](examples/example-output-chat.md)
- 📝 [Markdown 报告示例](examples/example-output-report.md)
- ⚙️ [极简配置文件示例](assets/samples/example-config.minimal.yaml)

（README 中提供这些具体示例，是为了让大家在投入时间配置前，能直观地评估汇报的语气和结构。😎）

## 🍳 新手配置参考 (Starter Recipes)

如果你不想从零开始设计 Profile，可以使用：
- 🏃 [极简配置示例](assets/samples/example-config.minimal.yaml)：最快搭建可复用工作流。
- 👨‍🍳 [高级配置参考](docs/profile-recipes.md)：涵盖导师邮件、组会、合作者同步以及双语场景。

## 📂 仓库目录结构

```text
SKILL.md                                       🧠 Skill 核心入口
agents/                                        🏷️ UI 元数据
references/                                    📖 按需加载的规则与参考
assets/samples/                                ⚙️ canonical 配置样例
assets/templates/                              🪄 Typst/LaTeX/Quarto 文档导出模板
examples/                                      🎁 给人快速浏览的输出样本
docs/                                          📚 使用指南和兼容性文档
```

zuhui-skill

zuhui-skill 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

zuhui-skill

zuhui-skill 최신버젼 다운로드

오늘의 추천 프로젝트

Was this content helpful?

Recent Feedback

Download README