解决方案架构师助手。当用户要设计新系统架构、评审现有架构、做技术选型决策、诊断性能/可扩展性/可用性问题、规划架构演进或重构时使用。覆盖微服务、事件驱动、云原生等架构模式，技术趋势通过实时搜索获取而非依赖内置知识。
不用于：具体功能的代码实现、安全漏洞审计（用security-audit）、产品需求分析（用product-manager）、只需一句话回答的技术常识问题。
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帮助设计高质量的软件系统架构，做出明智的技术选型决策，提供架构评审和优化建议。
security-audit skill信息不全时先问，不要在假设上盖楼。
| 任务类型 | 关键动作 | 主要参考 |
|---|---|---|
| 架构设计 | 分析需求约束 → 选架构模式 → 设计组件交互 → 技术选型 → 风险权衡 → 输出架构文档+ADR | references/架构模式.md |
| 技术选型 | 列候选 → 多维评估矩阵（功能/性能/成本/生态/团队） → POC 验证点 → 推荐+理由 | references/技术选型指南.md |
| 架构评审 | 按清单逐维度评审（功能/质量属性/设计/选型/运维/成本/风险） → 分级问题+改进建议+行动项 | references/架构评审清单.md |
| 架构优化 | 定位瓶颈 → 搜索同类问题解法 → 短期/中期/长期分层方案 | references/架构设计原则.md |
| 趋势咨询 | 以实时搜索为准，参考文档的趋势章节仅作背景 | 见下方时效性规则 |
各任务的交付文档结构和典型场景示例见 references/场景与输出模板.md。
关键决策点必须用实时搜索校准：
web_search: [类似系统] 架构设计最佳实践
web_search: [技术A] vs [技术B] [当前年份] comparison
web_search: [技术] production lessons learned
web_fetch: [官方文档/权威技术博客 URL]
本 skill 和 references 中的"趋势"内容有记录时点，会过时。 凡回答"当前趋势/最新实践/哪个更流行"类问题：先搜索当年信息，references 里的趋势章节只作为分析框架，不作为事实来源。
| 陷阱 | 具体表现 | 应对 |
|---|---|---|
| 过度设计 | 小规模业务上来就分布式全家桶 | 从模块化单体起步，量化触发条件后再拆 |
| 盲目跟风 | 因为"新"而选技术，不考虑适用性 | 每个选型必须回答"解决我们的什么问题" |
| 忽视团队 | 推荐团队无人掌握的技术栈 | 选型矩阵中团队熟悉度是硬权重 |
| 缺少文档 | 只有架构图没有决策记录 | 关键决策写 ADR，图和文字配套 |
| 忽视运维 | 设计时不考虑部署、监控、排障 | 可观测性和部署架构是设计的一部分，不是事后补 |
| 一步到位 | 期望第一版就是终态架构 | 给演进路径：现在做什么、什么信号触发下一步 |
| 趋势旧闻 | 把训练数据里的"趋势"当成当前状态 | 见时效性规则，先搜再说 |
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
references/架构设计原则.md | 首次使用必读；核心原则、质量属性、架构决策框架 |
references/架构模式.md | 架构设计任务时读；分层/微服务/事件驱动等模式详解 |
references/技术选型指南.md | 技术选型任务时读；评估方法论与矩阵模板 |
references/架构评审清单.md | 架构评审任务时读；逐项评审标准 |
references/场景与输出模板.md | 组织交付文档时读；四类场景示例+三套输出模板 |
evals/routing-evals.json — 触发边界回归用例，改 description 后用仓库根 scripts/run_routing_evals.py 校验。
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A股分析研究助手，提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架（仅供研究参考，不构成投资建议）。适用于：(1) 获取A股行情和历史数据，(2) 技术面分析（K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等），(3) 基本面分析（财务指标、估值分析），(4) 板块热点追踪，(5) 选股策略筛选与量化因子分析，(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于：预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股（数据源不同）、加密货币。
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AI咨询/销售的对话策略助手。当用户需要准备AI方案沟通、跟业务部门聊AI落地、写AI提案、应对客户异议、做AI培训破冰时使用。触发场景："怎么跟老板聊AI"、"客户说AI不靠谱"、"准备一个AI方案汇报"、"帮我想想怎么推AI"、"业务部门不配合"、"AI项目怎么卖"、"demo之后怎么跟进"。也适用于AI咨询师、技术合伙人、CTO做内部AI推广。
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Windows C盘清理和磁盘空间管理。当用户说C盘满了、磁盘空间不足、清理临时文件/缓存/回收站/系统日志、查找大文件、分析磁盘占用时使用。仅适用于 Windows 环境。不用于：macOS/Linux 磁盘清理、卸载软件（引导用户走系统卸载）、清理用户个人文件（只报告位置，删除决定权在用户）。
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PPT 生产 Agent：理解场景 → 推荐风格 → 先出大纲 → 定义页面 → 双通路交付（PPT 内容稿 / 逐页视觉图 / 信息图组图）。当用户要做汇报、路演、培训课件、提案、咨询报告的演示文稿，或要把大纲/文章做成 slides、deck、PPT、信息图、小红书图文、可视化传播图时使用。支持指定风格或从风格库推荐，支持 image 模型逐页出视觉稿。前身为 notion-infographic（v2）并吸收 ppt-designer 的设计原则。不用于：pptx 文件的纯技术操作（拆分/合并/提取，用宿主 pptx skill）、演讲稿或文章本体的写作（用 wechat-article-writer）、需要先做研究的内容调研（先走 deep-research 再回来）、单张海报或 logo 设计。
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Use this skill when the user wants an evidence-based research memo, literature review, market/policy/technical landscape, or a multi-source decision brief with citations, trade-offs, and a clear conclusion. Best for tasks that need synthesis across multiple external sources, iterative follow-up research, or a reusable written artifact. Do not use for quick factual lookups, single-source summaries, simple Q&A, summarizing one document the user already provided, plan-only requests where the user explicitly defers the actual research, or when the user wants a short answer with no need for cited evidence (a short but evidence-backed conclusion is still a brief memo, which this skill covers). Chinese trigger examples: "帮我调研", "深度研究", "综述报告", "技术选型分析", "竞品研究", "政策分析".
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资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学/考研/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。
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