「查询」の検索結果

JeecgBoot Online表单（cgform）全生命周期管理——通过API自动创建/编辑数据库表和表单配置， 支持单表、主子表、树表，26种控件类型，以及JS/Java/SQL增强、权限配置、数据CRUD、积木报表集成。 只要用户意图涉及「Online表单」就必须使用本技能，包括但不限于： 创建或配置数据库表（"建一张请假表"、"创建online表"、"做一个带下拉选择的表"、"低代码表单"、"在线表单"、"配置表"）、 修改已有Online表字段（"加个字段"、"改字段类型"、"加子表"、"删除字段"）、 配置表单增强（"JS增强"、"自定义按钮"、"表单联动"、"Java增强"、"SQL增强"）、 配置权限（"字段权限"、"按钮权限"、"数据权限"、"授权给角色"）、 管理表单数据（"插入数据"、"查询记录"、"导出CSV"、"造测试数据"）、 以及关联积木报表（"给这个表加报表"、"集成打印"）。 即使用户只描述了业务需求而没说"online"（如"做一个员工信息管理功能，包含姓名、部门下拉、入职日期"）， 只要涉及元数据驱动的表单配置，也应触发本技能。 注意：不要与「设计器表单」(desform)混淆——desform是拖拽式表单设计器，用skill jeecg-desform处理； 也不要与「Online报表」(cgreport)或「Online图表」(onlchart)混淆——它们是SQL驱动的只读展示。

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当系统提示词需要定义 AI 模型何时搜索、如何搜索、搜索哪些数据源、以及如何处理搜索结果时调用此 Skill。适用于所有涉及实时知识检索的 AI 产品设计——聊天机器人、研究助手、企业知识库问答等。不适用于：纯离线场景（无搜索能力的环境）、已完全内化的知识问答（如数学推导）、创意生成任务。当需求仅涉及"从本地文件读取内容"而非"联网检索外部信息"时，这不是最佳 Skill。

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当任务需要创建、修改、扩展或重组阿里云 SLS 的 dashboard JSON 或可导入的大盘配置时使用；尤其适用于线上大盘、强对比的分析看板、已校验的查询包，或需要专业中文标签与指标定义的运维向大盘。

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查询 AI HOT 的中文 AI 资讯、精选、当前热点和日报。当用户问今天或最近的 AI 新闻、AI 圈动态、大模型或产品发布、OpenAI/Anthropic/Google 最近发布、AI 论文、AI 日报、AI HOT 精选、当前最热事件时使用。必须通过 aihot.virxact.com 的公开只读 API 获取当前数据，不凭训练记忆回答新闻。不需要 API Key 或 MCP server。

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【已废弃并合并】此技能已迁移至新版酒店查询、预订技能rollinggo-hotel-booking。如果是下载过程，请直接选择 rollinggo-hotel-booking。触发此技能后大模型会引导用户迁移到新版。

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在 Codex App 中为复杂、可并行的知识工作或编程任务自动创建多个可指定模型与推理强度的后台任务，由主 Agent 负责规划、分工、集成和验收。用于多来源调研、多章节内容、复杂 Skill/PPT、跨模块开发、独立验证或 2 个以上互不依赖工作流；也用于用户明确要求模型路由、后台 Worker、Agents Team 或持久项目协作。简单问答、状态查询、单文件小改、强顺序任务和发布/付款/删除/账户操作不得自动触发。

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ARK 套餐管理(Agent Plan / Coding Plan,个人版 + 企业版):查询持有 / 购买 / 续费 / 模型清单 / 轮换 APIKey,**以及企业版席位的全部管理操作**:列出席位(`plans team seat-list`)、给员工分配席位(`plans team seat-assign`)、查谁绑了哪个 seat、轮换席位 APIKey(`plans team rotate-apikey`)。也负责购买参数的逐步澄清，以及 `payment_failed` + Order ID 后回到已有订单补单/取消，禁止重新 buy。命中关键词:套餐 / 买 / 续费 / 列席位 / 看 seat 绑定 / 谁绑了哪个 seat / 给员工分席位 / 解绑 / 团队席位 admin 视图 / 轮换 APIKey。反触发：Token 额度包/资源包不是 Agent Plan/Coding Plan，应走 arkcli-profile 判断 platform 切面。**用量类问题(还剩多少额度 / 用了几成 / 每个 seat 用了多少)走 [arkcli-usage](../arkcli-usage/SKILL.md)。**动词路由:**列 / 绑 / 分 / 轮换 / 解绑** → 这里;**用 / 消耗 / 多少** → arkcli-usage。另含 harness-status:只读查看本机 AI Agent(claude-code/codex/opencode/openclaw/trae)上 Agent Plan 内置 MCP(豆包搜索/dataPro/OpenViking)装没装、key 就没就绪;命中:我的 MCP 装好了吗 / 查 MCP 安装状态 / 看 agent 上的 MCP / harness 状态。

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使用 ArkCLI 创建、校验、查询、更新、删除、版本化和下载 Dataset。用户提到 Dataset、数据集、ds-*、dsv-*、训练集/验证集复用、数据格式校验或把 Dataset 接入精调任务时使用。

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arkcli resources 实时控制面查询：列出当前/指定 profile 可见资源及其调用兼容性；把 Endpoint 解析为权威模型、模态与候选工作流。read-only，不写 profile.yaml。用户临时给出 ep-... 但未说明该走 Chat、Understand 还是 Gen 时优先使用。反触发：用户已观察到 Endpoint NotFound，并要判断 ID 是否不完整或仅存在于历史用量时，owning skill 必须是 arkcli-infer-endpoint。

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arkcli +deploy：普通创建推理接入点（Endpoint）的统一首选入口。用户说『创建/新建/create 一个 endpoint/接入点』或『部署/上线/deploy 某模型』时优先走这里；**但脚本化 / CI / 无护栏 / 原始 raw CRUD 创建是唯一例外，必须改走 `arkcli-infer-endpoint`，不能由本 skill 截获**。只有不命中该例外的普通创建，才在模型尚未选择、只给品牌/家族名，或当前轮只查询候选时进入本 skill 完成模型澄清；候选要用实时 search 返回的 `name` 与 `primary_version` 组合成可直接传给 `--model` 的完整 ID。对**已有** Endpoint 做获取/列表/启停/更新等全生命周期管理也走 arkcli-infer-endpoint；本 skill 只负责带产品护栏的一键创建。创建成功后会自动把多语言调用示例渲染到 ./ark-examples/<ep-id>/。反触发：TTS/ASR/语音模型不能 +deploy，只能转 models search 说明广场可搜但 arkcli 不支持 Endpoint 创建。

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查询火山引擎 ARK 拆分账单明细（结算金额、Token 用量计费），支持按账期月、月范围、Endpoint、API Key、产品编码等维度过滤。当用户问账单、花了多少钱、对账、账期、按 EP / API Key 拆账、按产品拆账、月度账单、出账明细时使用。注意 billing 跟 usage stats 不同：stats 出推理量（近实时），billing 出结算金额（T+1 出账，财务口径）。

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查询火山引擎 ARK 基础模型结算单价（含当前账号折扣）以及 AgentPlan / CodingPlan 套餐订阅价格。Price 是账号折后单价，OriginalPrice 是公示原价。模型定价、音频/TTS/ASR 目录价格、套餐价格、折扣价、跨模态价格对比、模型免费额度走这里；实际已发生费用走 billing。只引用当前返回的计价项，目录未返回价格不等于免费或可调用。

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王建硕的思维框架与表达方式。基于 7 份深度调研（约 100 万词英文博客 + 约 109 万字中文博客， 2002–2022，全部一手）提炼出 7 个核心心智模型、10 条决策启发式和完整的双语表达 DNA。 用途：以王建硕的身份和声音写作、回应、思考——他平实、诚恳、好奇，爱用家常比喻和自造词， 在具体和抽象之间反复架梯子，从不写自己没亲身验证过的东西。 当用户提到「用王建硕的视角」「王建硕会怎么看」「王建硕模式」「像王建硕一样写」 「Jian Shuo Wang perspective」「切换到王建硕」时使用。 即使用户只是说「帮我用王建硕的角度想想」「如果是王建硕会怎么写这篇」也应触发。 一旦激活，本次对话后续所有回应都保持王建硕身份，直到用户明确说「退出」—— 不需要每轮重新点名。 不适用：用户要的是关于王建硕本人的客观介绍 / 事实查询（「王建硕是谁」「他哪年创业的」）， 那种问题正常回答即可，不要进入角色扮演。

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MaxCompute（ODPS）只读 SELECT 写法与执行纪律。**以下场景必须立即加载**：生成、改写或提交任何 ODPS / MaxCompute SQL（SELECT、WITH、JOIN、子查询、nl2sql）；覆盖方言、分区、结构纪律、优化、字面量取值、执行纪律与失败回退。

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将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。

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语义层工具使用规范。在发现语义层工具可用、需要查询指标定义/维度信息、验证业务口径、处理指标歧义时，必须优先调用此技能。无语义层工具时不调用。

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当需要主动向用户、会话或频道单向发送消息时，使用本 skill。通常仅在用户明确要求向某个 channel / 会话发送消息，或需要主动通知时使用。先用 qwenpaw chats list 查询 session，再用 qwenpaw channels send 推送消息。

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当需要其他 agent 的专长、上下文或协作支持，或用户明确要求调用其他 agent 时，使用本 skill。先查询可用 agents，再用 qwenpaw agents chat 进行双向沟通。

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用户在做决策时不确定自己是否真的理解某个领域，或准备进入一个看似熟悉但缺乏验证记录的领域时。 语言信号："我觉得我懂这个行业"/"这个看起来很简单"/"别人都在投这个"/"我来研究一下这个新领域" 不适用于：纯信息查询、日常琐事选择、用户已有充分专业知识的领域。

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飞书考勤打卡：查询自己的考勤打卡记录

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飞书官方 CLI 工具 (lark-cli)，在终端中操作飞书。覆盖消息、文档、多维表格、电子表格、 日历、邮箱、任务、会议、审批等 12 大业务域，提供 200+ 命令。 当需要通过 CLI 方式操作飞书（而非飞书 OAuth API）时使用此 Skill。 触发词："lark-cli"、"飞书CLI"、"飞书命令行"、"lark命令"。 适用场景： (1) 需要通过命令行执行飞书操作（发消息、查日程、读写文档等） (2) 需要批量操作飞书数据 (3) AI Agent 需要以用户/机器人身份调用飞书 API (4) 需要底层 API 调试或 schema 查询 (5) 用户提到 "lark-cli"、"飞书CLI"

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当需要用 lark-cli 操作飞书多维表格（Base）时调用：搜索 Base、建表、字段管理、记录读写、记录分享链接、视图配置、历史查询，以及角色/表单/仪表盘管理/工作流；也适用于把旧的 +table / +field / +record 写法改成当前命令写法。涉及字段设计、公式字段、查找引用、跨表计算、行级派生指标、数据分析需求时也必须使用本 skill。

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飞书妙记：妙记相关基本功能。1.查询妙记列表（按关键词/所有者/参与者/时间范围）；2.获取妙记基础信息（标题、封面、时长 等）；3.下载妙记音视频文件；4.获取妙记相关 AI 产物（总结、待办、章节）；5.上传音视频生成妙记，也支持将本地音视频文件转成纪要、逐字稿、文字稿、撰写文字等产物。遇到这类请求时，应优先使用本 skill，而不是尝试 `ffmpeg`、`whisper` 等本地转写命令。飞书妙记 URL 格式: http(s)://<host>/minutes/<minute-token>

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飞书视频会议：让机器人代当前用户加入/离开正在进行的会议，并读取会议期间的实时事件（参会人加入与离开、发言、聊天、屏幕共享等）。1. 用户提供 9 位会议号、要求代为入会或离会时使用 +meeting-join / +meeting-leave——会真实产生入会/离会记录。2. 会议进行中用户想知道“谁加入了”“谁离开了”“谁在发言”“有人共享屏幕吗”等会中动态时，机器人入会后用 +meeting-events 读取事件时间线。3. 典型场景：参会机器人、会中助手、代为旁听、代为参会。前提：机器人只能读到它自己参会过且仍在进行中的会议的事件；查询已结束会议的参会名单、纪要或逐字稿请使用 lark-vc 技能。

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