据 AlphaMoat 统计,截至 2026-06,雀漫 累计下载 1,271 次、获 2 个星标,在全部 63,926 个 Claude 技能中排名第 8,337 位,在「内容创作」分类(3,868 个)中排名第 407 位。
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| 数据月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 | 累计安装 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-03 | 415 | — | 0 | 190 |
| 2026-05 | 1,045 | +151.8% | 2 | 284 |
| 2026-06 | 1,271 | +21.6% | 2 | 284 |
消除AI写作痕迹,使文本更自然真实。基于维基百科"AI写作特征"指南,识别并修正夸张象征、宣传用语、肤浅-ing分析、模糊归因、破折号滥用、三项排比、AI词汇、负面平行结构及冗长连接词等模式。
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为着陆页、邮件、广告、销售页及营销材料撰写说服性文案。适用于撰写标题、行动号召(CTA)、产品描述、广告文案、邮件序列或任何旨在促成行动的文本。涵盖文案公式(AIDA、PAS、FAB)、标题撰写、情感触发、异议处理及A/B测试。触发词包括“撰写文案”、“文案写作”、“着陆页文案”、“标题”、“撰写销售页”、“广告文案”、“邮件文案”、“说服性写作”及“如何撰写[营销文本]”。
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去除文本中的AI写作痕迹,让文字读起来更像人类写作。当用户要求'去AI味'、'降AI味'、'让回复更像人话'、'润色'、'改写得更自然'时使用。检测并修复:AI高频词汇、过度结构化、虚假客观性、机械化连接词、完美主义陷阱、公式化结尾、过度修饰、情感缺失等问题。
从OJ平台(如AtCoder、Codeforces等)搬运题目并生成标准化题目包;或仅根据用户提供的题目生成测试数据。关键词:搬运、搬题、搬道题、导入题目。
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数据月份:2026-06 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。