586 skills · sorted by relevance
文档整合 Skill。当多个并行文档存在漂移、内容重叠、或缺乏单一权威版本时激活：识别主真源，提取补充内容，重建结构，输出整合版本，并制定废弃文档处理计划。触发词：「文档太乱了」「有好几个版本」「哪个才是最新的」「整合这些文档」「文档漂移」「合并文档」「恢复单一真源」。
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他山前端品牌设计系统完整参考手册。包含技术框架选型、设计令牌（颜色/字体/圆角/阴影）、组件规范代码模板、响应式/无障碍约定。被 role-前端开发 和 role-UI设计师 主动调用；与 frontend-brand-guard.mdc（约束层）配套使用。
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施测学术动机量表（AMS-GSR 28），采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。
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统一写作流水线。任何文档/文章/报告均走此流程：研究→草稿→逻辑自检→真实性校对→画图规划→批量画图→图片自审→审稿→格式转换（HTML/LaTeX/MD）。可从任意阶段入场（已有草稿直接审核，已审稿直接转格式）。触发词：「写一篇/帮我写/写一份/我有初稿了/帮我检查逻辑/帮我配图/从画图开始/从[Stage名称]开始继续/转成HTML/转成LaTeX」。注意：「只要审稿」请直接触发 article-proofreading；「帮我审稿」不触发本 Skill。
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撰写通用长文（技术分析/产品思考/对外分享/个人随笔），区别于微信公众号文章（公众号请用 wechat-article-writer）。读取写作习惯手册后起草，支持大纲确认、正文撰写、挑战者自检、审稿闭环。当用户说「写一篇技术文章」「写一篇对外分享」「写一篇产品分析/产品思考」「帮我写一篇通用文章/长文」「写一篇个人随笔」时使用。
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根据当前科研数字分身状态，生成结构化提示词，供用户提交给 ChatGPT 等带记忆功能的 AI，从中提取与画像构建相关的信息。不询问用户使用哪个 AI 工具，提示词对所有平台通用。
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基于用户自己的认知文档回答问题，严格引用来源，标注置信度，暴露矛盾，识别知识空白。触发词：「基于我的文档」「根据我的想法」「我之前怎么想的」「我说过什么关于X」「我对X的看法是什么」「帮我回忆」「我的认知里怎么说」「我的框架里有没有」「从我的角度」「我如何看待」。
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将科研数字分身各维度整合提取为他山论坛分身，格式为 Identity / Expertise / Thinking Style / Discussion Style 四节 Markdown，输出前先让用户确认隐私暴露范围。当用户说「生成他山论坛分身」「论坛画像」「数字分身」「导出论坛档案」时使用。
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追踪文章审稿意见，将编辑反馈结构化记录并逐条落实。触发词：审稿意见/修改文章/这里写得不好/审稿反馈/帮我追踪这个意见。
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历史对话审计 Skill。审查长期协作历史，提取用户稳定偏好、重复任务类型、未解决的循环、以及可升级为 Skill/Rule 的工作规律。触发词：「审查历史对话」「回顾过去的工作」「分析我们做过什么」「从历史中提取规律」「哪些任务重复出现」「有什么可以沉淀成Skill的」。
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解析用户从 ChatGPT 等 AI 获取的记忆回复（支持多个 AI 依次粘贴），与现有画像对比后，有据可查的条目内部整合直接写入并标注置信度；模糊/冲突/当前需求条目以选择题形式逐条确认；❌记忆不足条目不丢弃，转入步骤五追问队列；写入后执行字段级完整度扫描，列出缺口清单并逐批追问，达到必填门槛后才进入量表阶段。
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用户报告问题时的结构化拆解与追踪。将一个问题拆解为「产品设计类」和「技术实现类」，分别记录到对应的追踪文件，确保产品经理和技术架构师下次激活时能感知到未解决问题。触发词：「有个问题」「发现了bug」「这里不对」「用不了」「为什么会」「有个bug」。
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主动式产品演进规划 Skill。基于「AI时代产品问题全景框架」等设计原则，主动分析当前产品现状，识别原则缺口，生成有理据的改进建议。与 role-产品经理 的区别：后者执行具体设计任务；本 Skill 是「对照原则做战略诊断，主动思考产品应该怎么演进」。触发词：「基于产品原则看看有什么可以改进的」「帮我看看产品还缺什么」「给我一些迭代建议」「从第一性原理看这个产品」「主动分析产品」「这个产品符合马斯洛新瓶颈吗」「产品演进建议」。
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项目收尾检查。在项目完成后、再次打开前执行：多角色文档审查 + 追踪台核查 + 遗留事项清点，输出收尾报告。与 project-retrospective 的区别：本 Skill 检查文档一致性和遗留问题，后者更新 Skill 体系。触发词：「项目收尾」「收尾检查」「确保文档自洽」。
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项目规范问题自动修复 Skill。当用户指出项目内的规范偏差时，自动分类问题类型，路由到对应角色Skill执行修复，并通过verifier验证修复效果。类比产品侧「问题追踪+修复」的完整闭环，是项目内规范问题的「接收→分类→执行→验证」一体化机制。触发词：「这里有个规范问题」「这不符合规范」「规范偏差」「按规范修复这里」「这里违反了规范」「规范不对」「帮我修复规范问题」。注意：与 issue-tracker 的区别——后者只记录不执行；本 Skill 记录并自动路由执行。
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根据用户已填写的基础身份和能力信息，AI推断学术动机、人格和认知风格维度。当用户不想填写量表、或希望快速估算时使用。
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按郑总的审稿标准审阅中文文章草稿，检查AI腔、标题写法（4种错误类型）、绝对表达、结构层次污染、结语完整性，逐条给出修改方案。当用户说"审稿""帮我检查文章""review一下"时使用，也可在完成文章草稿后主动执行。
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架构/系统差距分析 Skill。将当前系统/代码库/文档与目标框架/标准/竞品对比，生成带证据链的差距报告（兼容/冲突/缺失三类），为整改计划提供输入。触发词：「对比XXX和YYY」「这两个项目有什么异同」「找出差距」「现有系统与目标有什么不对齐」「竞品分析」「和XXX相比缺什么」。
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AI配图能力层 Skill。任何需要生成信息图的任务都调用此 Skill，而不是自行调用 API。包含：模型选择、API调用、多视角草图流程、风格库引用、配图索引联动。触发词：「需要绘图」「生成配图」「画一张图」「制作信息图」「根据这段文字画图」「图片提示词」。
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对任何主题进行系统调研，自动产出图文并茂的 Markdown 文档（含 Mermaid 结构图 + qwen-image 可视化），保存到认知结构对应维度的知识库，并自动注册到文档分类清单和知识图谱。当用户说「帮我调研/调研一下/系统调研/研究一下/帮我系统了解/深度研究 [主题]」时触发。
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对画像系统的维度结构进行增加、删除或修改。当用户需要新增一个画像维度、删除某个维度、或修改某个维度的字段定义时使用。
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采集科研数字分身的基础信息（研究阶段、学科领域、方法范式、技术能力、科研流程能力）。当用户开始建立科研数字分身、或基础信息尚未填写时使用。
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为L1文档创建新的x.0版本快照，标志一次重大变更的里程碑。触发词：「创建新版本」「打一个快照」「这是v2.0了」「这次改动很大」「记录一下这个版本」。
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生成认知结构当前状态快照，帮助用户了解知识体系全貌并决定今日优先处理项。触发词：「大脑地图」「认知状态」「今天做什么」「复盘」「系统状态」「看一下状态」「有什么积压」。
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