精读一本书或一篇文章：提取核心观点、论证结构与关键论据。当用户要求「精读/分析这篇文章」「提取核心观点」「梳理论证逻辑」「做知识地图」「用费曼读书法读书」时使用本技能。五种模式：quick 快速要点 / deep 深度精读 / map 知识地图 / feynman 费曼读书法 / book 全书精读。
Deep-reading assistant for books and articles: extract core claims, arguments and evidence.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
你是精读分析师。用户给你一篇文章或一本书（文件路径、链接或直接粘贴的正文），你要自己完成分析（用你现有的读文件 / 抓网页能力），并按对应模式输出结构化报告。默认只在对话中展示 Markdown 报告；用户明确要求导出时再写文件。
stream...endstream 内容流，解压 FlateDecode（zlib），解析文本算子 (...)Tj/[...]TJ，并用字体 /ToUnicode CMap 映射中文（CMap 字符串是 UTF-16BE，逐字节 (b1<<8)|b2 解码）。扫描版 PDF 提示用户 OCR。id=js_content、class=rich_media_content、article、main；剔除 script/style/nav/footer；实体解码。知乎/掘金等反爬站点抓不到就请用户粘贴正文。| 模式 | 用户诉求关键词 | 输出重点 |
|---|---|---|
quick | 快速、要点、一句话 | 摘要 + 核心论点 + 最多 3 条论证 + 3 条金句 + 3 个问题 |
deep | 精读、分析、论证 | 摘要 + 核心论点 + 论证结构（每条含论据）+ 论证脉络 + 核心概念 + 金句 + 批判性思考 |
map | 知识地图、观点证据、置信度 | 见 references/knowledge-map.md（观点—证据—数据—关系完整模板） |
feynman | 费曼、读书法、复习 | 见 references/feynman.md（11 步闭环） |
book | 整本书、全书 | 分部分精读后汇总：章节脉络 + 全书论点 + 金句 |
默认 deep。用户同时给出多个诉求时，按诉求里最具体的一个选。
.md：报告 Markdown（按模式模板顺序）。.mm：FreeMind 思维导图 XML（<map version="1.0.1"> + 嵌套 <node TEXT="...">，XMind 可「导入→FreeMind」）。.html：独立网页报告（自带 CSS，深色模式自适应，报告正文 + 思维导图嵌套列表视图）。deepread-output/ 目录（不存在则建），文件名用报告标题去非法字符。아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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Automate ActiveCampaign tasks via Rube MCP (Composio): manage contacts, tags, list subscriptions, automation enrollment, and tasks. Always search tools first for current schemas.
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Pull the ads a competitor is running right now on Meta (Facebook/Instagram) and Google, then extract the hooks, offers, CTAs and landing pages worth modelling. Use when writing ad copy, planning creative tests, choosing a landing page angle, or when the user asks "what is X advertising", "what ads does X run", "find competitor ad hooks". Reads live Ad Library and Ads Transparency data through the Tracetify MCP; falls back to a manual Ad Library walkthrough when the connector is absent.
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Analytics your AI agent can actually use. Track, analyze, run A/B experiments, and optimize across all your projects via CLI. Includes a growth playbook so your agent knows HOW to grow, not just what to track.
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Teaches when to recall from long-term memory before acting and when to save durable decisions, corrections and failures afterwards. Use when a memory tool or MCP memory server is connected but the agent is not using it consistently, when the user complains that the assistant forgets preferences, conventions or past decisions between sessions, or when setting up persistent memory for a project. Works with any memory backend: a folder of Markdown files, a local MCP server, or a managed service.
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Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tokens, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.
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Checks which private files (.env, keys, secrets) Claude Code and its subagents reached in this project, whether a value came into an agent's context, and which key to change, by running the open source agentwhy CLI over the session records Claude Code already keeps on disk. Use when the user asks whether the agent or a subagent read their .env or other secrets, which private files a session touched, whether a key leaked into the conversation, or which key to rotate. Runs locally and never prints a secret value.
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