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概要と使いどころ
Analyze local Q&A session JSONL files and produce a complete, auditable English Markdown weekly report over consecutive time windows, with all data required for downstream Feishu document and whiteboard rendering. Use for requests such as "analyze the latest week of sessions," "generate a community Q&A weekly report," or "compare with last week." This skill does not ingest other message sources or create/upload online documents.
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Recall and persist long-term memory through the OpenViking MCP tools. Use at the start of any substantive task (coding, configuration, debugging, multi-step or tool-based work) to retrieve relevant prior knowledge with find/search/read, and during or after work to persist durable facts, preferences, decisions, and lessons with remember. Do not use for casual chat or simple factual questions the model can answer directly.
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Work through tasks on a kanban board stored in OpenViking (viking://agent/kanban/<board>/, one markdown file per task). Use when the user says "ov kanban", "kanban", "看板", asks to put a task on the board, hand off the current work, continue a task another agent started, or run an unattended task loop. A board holds many tasks; each task file is the handoff itself - a frontmatter header (id, status, owner, board) plus Goal, Context, Decisions, Progress, Next, Questions, Log - and its process detail is folded into an archive file instead of being summarized away, so any agent with the `ov` CLI can resume it and drill down when needed.
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Schedule reminders and recurring tasks.
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Compile heterogeneous knowledge sources—including documents, notes, web content, transcripts, research materials, and code repositories—into a Karpathy-style, evidence-grounded LLM Wiki with a maintained index; default entity and concept pages; and selective method, comparison, analysis, or instruction-requested summary pages. Use with ov compile to create or incrementally refresh knowledge that is easy for people and agents to retrieve, navigate, and reuse.
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从 0 到 1 搭建、配置、验收和维护真实数据驱动的销售智能工作台，覆盖需求澄清、Agent Plan 模型、专业数据集（DataPro）、豆包搜索（联网搜索）、AI Native 应用开发底座（Supabase）、Agent 记忆（OpenViking）、Codex CLI 调度飞书 CLI 导入资料，以及企业搜索、档案和资料问答闭环。用户要求搭建销售工作台、部署或继续开发该项目、导入销售资料、排查 Provider、迁移数据库、备份恢复或验收真实业务链路时使用。
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检索和比较结构化化学反应先例，保留来源、质量状态、条件和相似度定义。用于按反应 ID、组分、SMARTS 或整体反应相似性查找先例。
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理解化学科研自然语言需求，生成带来源绑定的 ResearchIntent，并通过本地确定性校验路由到七个化学 Skill、受控 Skill 链或 Workflow A/B。用于复杂、多步、模糊、需要自动编排，或可能联网、产生费用和发送数据的化学身份、结构、特征、分子库、反应和已有路线任务；毒性预测、路线生成、实验安全和放大审批不支持。
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离线批量解析、标准化、去盐、提取 parent、检查异常并按原始/标准化/parent 结构分组。用于清洗 SMILES、CSV、SDF、MolBlock，检查价态/立体化学/混合物，或为描述符、相似性检索和建模准备结构数据。
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保守解析化学名称、SMILES、InChI、InChIKey、PubChem CID、ChEMBL ID 或 CAS RN，保留多源证据、相关形式、歧义和冲突。用于确认化学记录是谁、对齐开放数据库，或在结构标准化前选择候选。
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整理和审查结构化化学反应，保留原始记录并检查参与物、角色、产率、重复、守恒和 ORD 合同。用于清洗 reaction SMILES、ORD 或反应表格。
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中文购车决策助手初始化与验收 Skill。用于安装、配置、启动、恢复或诊断仓库内完整前后端，引导用户选择自己的 AI Native 应用开发底座 Workspace，私密配置 Agent Plan Key，真实调用专业数据集核验 1–3 款候选车型、配置与城市车系月度数据，并完成应用开发底座和浏览器验收。用户提出“初始化购车决策助手”“安装选车网站”“配置汽车专业数据”“启动购车助手”或排查该应用时使用。
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对已标准化化合物库执行可审计的相似性、子结构、聚类、多样性选择和只读治理。用于查找结构邻居、筛选子结构、整理分子库或选择代表分子。
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中文个人投资助手初始化 Skill。引导用户确认真实股票、市场、关注偏好和盘后监控安排，检查 Agent Plan Harness，安装并启动仓库内完整前后端，导入个性化配置，真实调用 DataPro、豆包搜索和 Agent Plan 模型生成首批个股简评与盘后风险摘要，并完成可用性验收。用户提出“帮我初始化个人投资助手”“安装投资助手”“配置我的关注股票”“让我打开网站就有内容”或需要恢复、诊断该应用时使用。
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评审已有合成路线的拓扑、逐步反应先例、库存声明和证据缺口。用于比较 AiZynthFinder、PaRoutes 或结构化多步路线并生成专家复核队列。
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对已标准化化合物确定性计算受控二维描述符、Morgan/RDKit/MACCS 指纹和数据集质量画像。用于准备分子特征、生成指纹，或检查特征缺失、常数、异常和分布。
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Volcengine official documentation lookup helper. Supports both document search and full-content fetch across Volcengine products, developer tools, support content, best practices, pricing, deployment, troubleshooting, API, SDK, and policy pages.
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Provide system alias mapping for Search CLI. Invoke this skill when user mentions "Search CLI", "search_cli", or tries to execute search_cli commands.
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Conversational search runtime: send messages, keep sessions consistent, and verify retrieval behavior and responses.
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Search runtime and scene management: verify queries, inspect scenes, debug app readiness, and diagnose recall or scene-config issues.
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Viking Search tuning for specified policy directions. Use this when the user provides specific queries, a type of query, or a business policy direction, and asks to boost, suppress, or fix a class of search results through request-parameter passthrough. You must only perform read-only baseline evaluation and request-level candidate testing; do not modify search scenes, app config, dictionaries, recommend scenes, or primary recall parameters.
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Use when the user provides 1-50 concrete bad-case search queries for one Viking Search app and wants local deterministic fixes. This skill only verifies request-level fine-operation interventions against a read-only baseline scene and delivers a console-ready configuration sheet, validated payloads, and a replay script. It must not mutate scenes, apps, dictionaries, datasets, recall core parameters, or online defaults.
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Recommend runtime and V2 scene management: run recommendation requests, manage recommend scenes and rules, and verify the deployed recommendation path.
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Create Viking web projects, start and verify a local preview, or deploy a generated project to Volcengine IGA Pages when explicitly requested. Includes agent-guided feature, eligible application, dataset, scene, and authentication choices. Use only after confirming the installed CLI exposes `vs project`; otherwise stop without taking action.
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