리서치·학습 스킬

Implements onboarding and help systems including product tours, interactive tutorials, tooltips, checklists, help panels, and progressive disclosure patterns. Use when building first-time experiences, feature discovery, guided walkthroughs, contextual help, setup flows, or user activation features. Provides timing strategies, accessibility patterns (keyboard, screen readers, reduced motion), and metrics for measuring onboarding success.

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Researches a topic from the last 30 days on Reddit, X, and the web. Surfaces real community discussions with engagement metrics and synthesizes findings into actionable insights. Use when the user wants to know what people are saying about a topic right now.

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Use when the user asks to create, scaffold, or edit Jupyter notebooks (`.ipynb`) for experiments, explorations, or tutorials; prefer the bundled templates and run the helper script `new_notebook.py` to generate a clean starting notebook. Originally from OpenAI's curated skills catalog.

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Searches X/Twitter for real-time perspectives, dev discussions, product feedback, breaking news, and expert opinions using the X API v2. Provides search with engagement sorting, user profiles, thread fetching, watchlists, and result caching. Use when: (1) user says "x research", "search x for", "search twitter for", "what are people saying about", "what's twitter saying", "check x for", "x search", (2) user needs recent X discourse on a topic (library releases, API changes, product launches, industry events), (3) user wants to find what devs/experts/community thinks about a topic. NOT for: posting tweets or account management.

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Implements file-based planning for complex multi-step tasks. Creates task_plan.md, findings.md, and progress.md as persistent working memory. Use when starting tasks requiring >5 tool calls, multi-phase projects, research, or any work where losing track of goals and progress would be costly.

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Teaches the user a new skill or concept over multiple sessions, using the current directory as a stateful teaching workspace with lessons, learning records, and reference materials.

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Execute exactly one eligible Unit in an existing research Workspace; use for stepwise or manual semantic execution when status, Attempt, Artifact, Manifest, checkpoint, and acceptance evidence must remain synchronized.

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Build per-H3 writer context packs (NO PROSE): merge briefs + evidence packs + anchor facts + allowed citations into a single deterministic JSONL, so drafting is less hollow and less brittle.

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Initialize a missing research Workspace from the repository template without overwriting existing Run state; use before Pipeline binding when the target under `workspaces/` has no valid core artifacts.

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Run a tutorial-specific quality gate and write a PASS/FAIL report for the final tutorial deliverable.

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Use when module planning and source coverage are done and the run needs writer-ready per-module packs.

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Use when approved tutorial context packs exist and the run needs the final article-first tutorial deliverable.

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Deterministically compact final H3 bodies to the active delivery profile's paragraph budget without deleting prose or changing citation-block order.

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为中文毕业论文补强并核验引用：找出必须有引文支撑的句子，扩展候选文献，检查引用与论断是否匹配，并回写参考文献与正文引用。

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De-slot and harmonize paper voice across `sections/*.md` without changing meaning or citation keys.

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Fetch and normalize supported source-tutorial inputs into local, traceable text artifacts.

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Remove repeated boilerplate across sections (methodology disclaimers, generic transitions, repeated summaries) while preserving citations and meaning.

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Merge/simplify an over-fragmented outline to hit a paper-like section budget (NO PROSE): target final ToC ~6–8 H2, fewer thicker H3.

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Use when a `research-brief` workspace has a small paper set plus outline and needs a compact reader-facing briefing instead of a full survey.

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Use when a `source-tutorial` workspace has ingested sources and needs a grounded tutorial contract before structure planning.

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Fill `outline/tables_index.md` from `outline/table_schema.md` + evidence packs (NO PROSE in cells; citation-backed rows).

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Normalize terminology across a draft (canonical terms + synonym policy) without changing citations or meaning.

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Build a 2+ level taxonomy (`outline/taxonomy.yml`) from a core paper set and scope constraints, with short descriptions per node.

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Draft non-prose visuals artifacts (timeline, figure specs) for a survey, grounded in evidence and using citation keys from `citations/ref.bib`.

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