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概要と使いどころ
Model component behaviour as explicit states, events, and transitions. Use when a component has many interacting states that must be exhaustive. For the feel and feedback of a single interaction, use `micro-interaction-spec`.
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Specify one micro-interaction completely — trigger, rules, feedback, loops, and modes. Use when handing a single interaction to engineering. For motion craft alone use `animation-principles`; for multi-state components use `state-machine`.
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Apply the Law of Similarity — shared colour, shape, or size signals that elements belong to one category. Use when signalling relationships across distance. For grouping by position, use `law-of-proximity`.
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Apply the Law of Closure — the eye completes implied shapes from partial forms. Use when reducing visual weight by dropping borders or letting negative space suggest structure. For explicit containers, use `law-of-common-region`.
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Establish hierarchy through size, weight, colour, spacing, and position so the eye lands in the intended order. Use when composing new work. For judging an existing screen, use `critique-visual-hierarchy` (visual-critique).
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Apply the Law of Proximity — spatial closeness groups elements more strongly than any other cue. Use when spacing alone must carry grouping. For grouping via containers use `law-of-common-region`; via shared appearance use `law-of-similarity`.
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Apply Tesler's Law — every process has irreducible complexity that someone must absorb. Use when deciding whether the product or the user carries it. For reducing apparent choice, use `hicks-law`.
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Build several genuinely different solutions to the same problem at once, spread across what the user does rather than how it looks. Use when one direction is on the table and the team is about to refine it by default. For choosing between the concepts afterwards, use `concept-selection`.
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Apply the Law of Common Region — a shared container, background, or border groups elements regardless of spacing. Use when grouping must survive a tight layout. For grouping by spacing alone, use `law-of-proximity`.
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Create a spacing scale from a base unit with rules for when each step applies. Use when standardising padding and margins. For page-level columns and gutters, use `layout-grid`.
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Map functional, emotional, and social jobs with outcome expectations. Use when reframing decisions around motivation rather than features. For who the user is, use `user-persona`.
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Turn one interview transcript into themes, supporting quotes, and action items. Use immediately after a session. For synthesising many sessions at once, use `affinity-diagram`.
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Apply Hick's Law — decision time grows with the number of simultaneous choices. Use when a screen offers too many options at once. For how many items survive in memory afterwards, use `millers-law`.
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Build a Says, Thinks, Does, Feels map for one user or segment. Use when sharing user understanding quickly. For a composite archetype with goals and behaviours use `user-persona`; for cross-session themes use `affinity-diagram`.
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Write a structured interview guide — warm-up, core exploration, and wrap-up. Use before running interviews. For analysing what comes back, use `summarize-interview`.
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Apply the Doherty Threshold — keep system response under 400ms to preserve user flow. Use when diagnosing perceived slowness or setting a performance budget. For what to show during unavoidable waits, use `loading-states`.
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Apply Fitts's Law — target acquisition time depends on size and distance. Use when sizing and positioning controls, especially for touch. For how many controls to show at once, use `hicks-law`.
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当用户明确要求"写/润色 NSFC 标书摘要""生成中文摘要和英文摘要""把中文摘要翻译成英文摘要"时使用。输出中文、英文两个版本（英文必须是中文的忠实翻译版），同时输出标题建议（1个推荐标题+5个候选标题及理由）。中文摘要默认≤400字符，英文摘要默认≤4000字符。输出方式：将结果写入工作目录下的 `NSFC-ABSTRACTS.md`。⚠️ 不适用：用户只想翻译一段与标书无关的通用文本（应直接翻译）；用户只想写立项依据/研究内容/研究基础正文（应使用对应 nsfc 系列 skill）。
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当用户明确要求"评审国自然标书"、"模拟专家评审"、"审阅 NSFC 申请书"时使用。模拟领域专家视角对 NSFC 标书进行多维度评审，输出分级问题与可执行修改建议。⚠️ 不适用：用户只是想写/改标书某个章节（应使用 nsfc-*-writer 系列技能）、只是想了解评审标准（应直接回答）、没有明确"评审/审阅"意图。
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当用户明确要求"填充示例内容""生成示例""补充 LaTeX 示例"时使用。AI 增强版 LaTeX 示例智能生成器，实现 AI 与硬编码的有机融合：AI 做"语义理解"（分析章节主题、推理资源相关性、生成连贯叙述），硬编码做"结构保护"（格式验证、哈希校验、访问控制）。
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去除 NSFC 标书中的 AI 机器味，覆盖词语、句法、段落和章节层，尤其处理伪对立、工程协议腔、规格书式字段串、术语漂移、边界声明过重和研究动作不清（不适用：非标书内容/需修改格式/需补充新内容）
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检查 NSFC 标书正文引用与参考文献的一致性与真实性风险（只读）：核查 bibkey 是否存在、BibTeX 字段与 DOI 等格式问题，并生成结构化输入供宿主 AI 逐条评估“正文表述是否真的在引用该文献”；默认仅输出审核报告，不直接修改标书或 .bib（除非用户明确要求）。
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基于国自然标书篇幅预算标准；检查目标标书篇幅并总结差距；给出针对性优化建议；在尽量不改变原意的前提下扩写/压缩到达标。
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Score every decision point with a Thoroughness Rating (1-10). AI makes the marginal cost of doing things properly near-zero — pick the higher-rated option every time. Includes scope checks to distinguish contained vs unbounded work.
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