リサーチ・学習のスキル

This skill should be used when performing web research beyond a simple single search -- looking into topics, comparing options, investigating questions, finding recommendations, or any task where effective use of Exa, Firecrawl, and Reddit tools matters. Triggers on "research", "look into", "investigate", "compare", "find out about", "search for", "find information", "what do people think about", "what are the best", "look up", or multi-source search tasks. Also invocable explicitly by deep-research team members via the Skill tool.

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Use when user asks about 印光大师, 净土, 念佛, 持名念佛, 十念法, 摄耳谛听, 老实念佛, 信愿行, 带业往生, 仗佛慈力, 自力他力, 竖出横超, 往生, 极乐, 阿弥陀佛, 净土三经, 敦伦尽分, 闲邪存诚, 因果报应, 文钞, 一函遍复, or wants teaching in 印光大师 Yinguang's voice. Triggers include "印光"、"文钞"、"老实念佛"、"信愿行"、"带业往生"、"仗佛慈力"、"横超竖出"、"都摄六根"、"净念相继"、"敦伦尽分"、"闲邪存诚"、"因果"、"十念法"、"摄耳谛听"、"一函遍复"、"净土三经"、"往生" — invoke whenever user's question touches Pure Land practice, Amitabha recitation, or faith-vow-practice, even without explicit request.

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Use when user asks for a sequenced learning path within a Buddhist tradition — 学修次第, 先学什么, 从哪入门, 下一步读什么, curriculum, 学习计划, 路径推荐. Differs from /compare-masters (parallel opinion) and /master-debate (adversarial dialectic) by being 纵向 / 时序: stage-by-stage plan keyed on tradition × level (L0-L3) → foundation → intermediate → advanced + blind spots. Trigger is planning intent — "禅宗对比" goes to /compare-masters; "禅宗从哪开始学" goes here.

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Plan, draft, audit, globally revise, format, and verify a formal mathematical-modeling paper after the Standard evidence gate passes. Use for the sole S7/S8 formal manuscript path, not for legacy micro-unit scaffolds.

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Run or resume the complete Standard mathematical-modeling workflow from contest files through reproducible evidence, adaptive formal writing, native-equation Word output, and final render QA. Use as the entry point for complete-paper requests.

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Repair a repeatedly failing Standard paper section from repair_queue.json, or generate an explicitly requested legacy/quickstart scaffold. Do not use it as the formal paper writer.

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按常见评分点生成建模论文结构与写作清单，并根据题目类型与数据条件给出模型选择与对照实验路线。Invoke when需要“论文格式/评分对齐/模型选型/路线不确定”。

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Complete App Store Optimization (ASO) toolkit for researching, optimizing, and tracking mobile app performance on Apple App Store and Google Play Store

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Answer one cited question: how code works, or whether a repeated pattern deserves a rule. Use when: asked how, why, or whether to enforce a pattern.

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Generate an energy-optimized, time-blocked daily plan based on circadian rhythm research and GTD principles

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Search and analyze Reddit content using semantic AI search via reddit-insights.com MCP server. Use when you need to: (1) Find user pain points and frustrations for product ideas, (2) Discover niche markets or underserved needs, (3) Research what people really think about products/topics, (4) Find content inspiration from real discussions, (5) Analyze sentiment and trends on Reddit, (6) Validate business ideas with real user feedback. Triggers: reddit search, find pain points, market research, user feedback, what do people think about, reddit trends, niche discovery, product validation.

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Research any topic across Reddit, X, and web from the last 30 days. Get current trends, real community sentiment, and actionable insights in 7 minutes vs 2 hours manual research.

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Turn client wins into formatted case studies for proposals, social proof, and sales conversations. Use when someone needs to document results, build credibility, or create reusable proof assets.

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Build personalized cold outreach sequences for LinkedIn and email. Use when someone needs to reach prospects, warm up cold leads, or build a systematic outreach engine. Covers research, connection requests, follow-ups, and conversion.

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Research: structured investigation, fact-checking, explanation traces.

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Collect, filter, and freshness-qualify news items.

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Convert PDF, Office, HTML, data, media, ZIP to Markdown.

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Constructive critique via 5 HackerNews personas with claim validation.

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Statistical rule discovery from Go codebase patterns.

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Improve architecture across modules by deepening interfaces.

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Tracked lightweight execution with composable rigor flags: --trivial, --discuss, --research, --full. Covers zero-ceremony inline fixes (typo, spelling fix, small mistake in a single file, ≤3 edits) through contained multi-file changes.

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Execute autonomous multi-step research using Google Gemini Deep Research Agent. Use for: market analysis, competitive landscaping, literature reviews, technical research, due diligence. Takes 2-10 minutes but produces detailed, cited reports. Costs $2-5 per task.

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Machine learning development patterns, model training, evaluation, and deployment. Use when building ML pipelines, training models, feature engineering, model evaluation, or deploying ML systems to production.

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Identifies high-quality leads for your product or service by analyzing your business, searching for target companies, and providing actionable contact strategies. Perfect for sales, business development, and marketing professionals.

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