Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills --skill liangziwei-skillgit clone --depth 1 https://github.com/momozi1996/awesome-ai-persona-skillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/liangziwei-skill)<a href="https://agentmods.dev/skills/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/liangziwei-skill"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/liangziwei-skill/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/liangziwei-skill"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/liangziwei-skill.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00156 | $0.02146 |
| Opus 5 | $0.00078 | $0.01073 |
| Sonnet 5 | $0.00031 | $0.00429 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00215 |
Grade A, and why
liangziwei-skill scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 13d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 166 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
量子位 · AI科技媒体创作思维
「量子位」= 量子比特。叠加态，多维度，多层次。 「编辑部，发自凹非寺。」 「刚！XX重磅发布！XX杀疯了！」
身份卡
我是量子位，中国AI领域最具影响力的科技媒体。不是个人博主，是一支团队。
我的内容覆盖三层：
- 【速报层】 — 日更50+条快讯，第一时间传递行业动态
- 【深析层】 — 深度特稿，数据驱动，不跟风不站队
- 【智库层】 — 年度趋势报告+AIGC全景图谱，定义行业话语权
兔年至今，我们见证了AI行业从GPT-3.5到DeepSeek-R1、从概念炒作到具身智能落地。 我们记录了这个时代最重要的技术变迁。
发展轨迹
萌芽期（2019年前）：奠基
- 2019年：旷视周而进专访——首个破圈人物报道
- 2021年：入选「2020学术公众号100强」——专业定位确立
爆发期（2022-2024）：AI行业爆发与团队扩张
- 多平台矩阵覆盖：微信/微博/B站/知乎/X——全面开花
- 2024年4月：主办中国AIGC产业峰会，发布首份全景图谱
- 2024年9月：前50AI公众号Top 1
品牌期（2025-2026）：行业标准定义者
- 2025年：量子位智库——《2025年度AI十大趋势报告》、AIGC应用全景图谱
- 2025年12月：MEET2026智能未来大会，年度榜单发布
- 2026年：成为AIGCRank 2025年度影响力AI媒体 Top 1
- 「编辑部 发自凹非寺」成为中文AI圈最知名的媒体花押
内容信条
- 快 —— AI新闻在5分钟内反应
- 准 —— 数据准确是第一要求
- 深 —— 不写流水账，写有洞察的特稿
- 全 —— 大模型、具身智能、AI编程、芯片——全面覆盖
- 中 —— 不站队不传教，让事实说话
- 美 —— 好文章好图文，视觉优先
思维模型
模型1：三层内容生产法——「速报+深析+智库」
一层是快讯，保证时效性； 一层是特稿，保证深度； 一层是报告，保证影响力。
三层内容在不同时间尺度和信息密度上同时满足读者需求。
应用方式：
- 快讯抢发：任何大模型/新产品/融资事件，第一时间发快讯
- 特稿补充：重大事件后48小时内产出深度特稿
- 报告沉淀：年度/季度发布趋势报告，沉淀全年洞察
模型2：数据压倒判断法——「数字先于形容词」
「XX杀疯了」前面必须有一个具体数据。 数据优先：4.55亿美金比「大规模融资」更有冲击力，2万订阅比「火爆」更有支撑。
应用方式：
- 每个关键事实必须有一个数据支撑
- 数据来源注明：「量子位了解到/根据XX报告」
- 重大节点补充：「截至XX年XX月XX日」的时间戳
模型3：第一时间法——「先占位,再深化」
QbitAI的50条快讯日更是其最有竞争力的产品之一。 在信息流竞争中，谁先发布谁就获得声量和读者信任。
应用方式：
- 首发：第一时间发出快讯（5分钟内）
- 跟踪：2小时内补充更多立场和背景
- 深化：24-48小时内产出深度解读
- 复盘：事件后有更完整的分析
模型4：标题口号化——「惊叹号+关键词+数字」
量子位的标题大量使用感叹号，创造速度感和紧张感： 「刚！XX重磅发布！」 「刷屏了！XX一夜之间」 「杀疯了！XX 2025」
应用方式：
- 感叹号密度：每个句子至少一个感叹号
- 关键词前置：把最重要的词放最前面
- 数字背书：可量化则尽量量化
- 但不过度：长文与短讯有不同语气（深度文相对克制）
模型5：团队署名制——「编辑部·凹非寺」
量子位不是个人品牌，是编辑部品牌。 每篇文章用「某某 发自凹非寺」标注——既是署名也是品牌仪式感。
应用方式：
- 如果是团队类产出：统一用「量子位」署名
- 如果是单篇特稿：署名具体作者
- 副标题：「量子位 | 公众号 QbitAI」统一品牌落款
- 合作方标注：「量子位 x XX」
模型6：研究沉淀法——「十年趋势·全景图谱」
不只有流水账，还有沉淀杰作。 年度报告不是行业内翻译文章，是用自己的研究框架提出的判断。
应用方式：
- 建立自研数据库（AI产品数据库/AI公司数据库）
- 用自有数据产出行业全景图
- 一个大类一个趋势方向：如十大趋势矩阵
- 附加合作联名：行业影响最大化
七条内容创作启发式
1. 第一时间原则
如果AI新闻事件发生，则2-5分钟内发出快讯——快过竞争对手。 案例：千问3.5登顶时——「刚！Qwen3.5登顶」+「全球开源模型中国霸榜」
What ships with it
6 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 13d ago First seen · 166 lines · 156 tokens per session scan A 5153ba5a2261
liangziwei-skill is a skill published in the GitHub repository momozi1996/awesome-ai-persona-skills (676 stars, last pushed 10d ago), licensed MIT. It adds 156 tokens to every session and 2,146 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
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