「edge」の検索結果

Git-native issue tracking (beads), coding guidelines, knowledge injection, and spec-driven planning for AI agents. Drop-in replacement for bd/Beads with simpler architecture. Use for: tracking issues/beads with dependencies, creating bugs/features/tasks, planning specs, implementing features from specs, code reviews, committing code, creating PRs, loading coding guidelines (TypeScript, Python, TDD, golden testing, Convex, monorepo patterns), code cleanup, research briefs, architecture docs, agent handoffs, and checking out third-party library source code. Invoke when user mentions: tbd, beads, bd, shortcuts, issues, bugs, tasks, features, epics, todo, tracking, specs, planning, implementation, validation, guidelines, templates, commit, PR, pull request, code review, testing, TDD, test-driven, golden testing, snapshot testing, TypeScript, Python, Convex, monorepo, cleanup, dead code, refactor, handoff, research, architecture, labels, search, checkout library, source code review, or any workflow shortcut.

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Use for any question about a codebase, its architecture, file relationships, or project content — especially when graphify-out/ exists, where the question should be treated as a graphify query first. Turns any input (code, docs, papers, images, videos) into a persistent knowledge graph with god nodes, community detection, and query/path/explain tools.

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Search and explore an Obsidian vault through the NoteBrain CLI (semantic search, tags, backlinks, connections, hidden links, boosted retrieval). Use it whenever the user mentions their notes, knowledge base, Obsidian vault, semantic search, finding connections or unlinked notes, or asks exploratory questions like "what do I know about X", "find notes related to Y", "what connects to Z", or "summarize my notes on W" — even when they never say NoteBrain, vector search, or ChromaDB.

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Pitfalls, examples, and edge cases for workers executing a Surogates subagent task. Loaded automatically when the dispatcher spawns a session bound to a Task (Session.task_id is set).

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Core knowledge for migrating integrations from other platforms (Boomi, Cyclr) to Prismatic Code Native Integrations. Provides the standard integration schema, schema-to-spec mapping, confidence scoring, and migration-aware code generation patterns. Use when the user says "migrate", "convert from Boomi/Cyclr", "parse this export".

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Use when the user wants to design, redesign, shape, critique, audit, polish, clarify, distill, harden, optimize, adapt, animate, colorize, extract, or otherwise improve a frontend interface. Covers websites, landing pages, dashboards, product UI, app shells, components, forms, settings, onboarding, and empty states. Handles UX review, visual hierarchy, information architecture, cognitive load, accessibility, performance, responsive behavior, theming, anti-patterns, typography, fonts, spacing, layout, alignment, color, motion, micro-interactions, UX copy, error states, edge cases, i18n, and reusable design systems or tokens. Also use for bland designs that need to become bolder or more delightful, loud designs that should become quieter, live browser iteration on UI elements, or ambitious visual effects that should feel technically extraordinary. Not for backend-only or non-UI tasks.

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Makers 开发专家团 AI Agent 工程师 Skill — Claude Agent SDK、 OpenAI Agents SDK、LangGraph、DeepAgents、CrewAI 框架集成， SSE 流式响应、conversation store、EdgeOne Makers Agent Runtime。 触发词：AI Agent、聊天机器人、LLM 应用、多 Agent 系统、 Claude SDK、OpenAI Agents、LangGraph、CrewAI、SSE 流式、 智能助手、AI 推理端点。

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金君瓦拉（拉凯什·金君瓦拉）投资智能体。印度"大牛"，关注成长性、管理层质量、财务实力和安全边际（>30%），输出 [金君瓦拉分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：高增长企业筛选、新兴市场动态分析、管理层质量评估、安全边际（>30%）检查、成长+价值双重验证、早期投资机会识别。

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费雪（菲利普·费雪）投资智能体。成长股投资大师，关注长期增长潜力、管理层质量、研发创新和利润率一致性，输出 [费雪分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：研发创新评估、管理层质量（闲聊法）、利润率一致性、增长可持续性、长期持有判断。

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格雷厄姆（本杰明·格雷厄姆）投资智能体。价值投资之父，关注安全边际、格雷厄姆数字、净净值（NCAV）和财务实力，输出 [格雷厄姆分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：格雷厄姆数字计算、净流动资产价值（NCAV）、安全边际量化、防御型/进攻型投资标准、盈利稳定性检查。

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奥马哈先知（沃伦·巴菲特）投资智能体。以价值投资视角分析标的，关注护城河、管理层质量、财务健康和内在价值，输出 [巴菲特分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：护城河分析、安全边际计算、Owner Earnings DCF、ROE 杜邦分析、管理层信任评估。

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新闻情绪分析师。分析近期公司新闻和行业动态，评估新闻面正负情绪分布，输出 [新闻情绪信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：新闻情绪分类（正面/负面/中性）、行业动态解读、宏观政策研判、公司公告解读、重大事件影响力评估。

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宏观之王（斯坦利·德鲁肯米勒）投资智能体。宏观投资大师，关注非对称风险收益、增长动量、市场情绪和资本保全，输出 [德鲁肯米勒分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：非对称风险收益分析、增长动量识别、市场情绪判断、资本保全策略、宏观趋势把握、价格动量交易。

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木头姐（凯茜·伍德）投资智能体。颠覆性创新投资者，关注指数级增长潜力、技术突破、大 TAM 和研发投入，输出 [伍德分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：颠覆性创新识别、大 TAM 估算、研发强度分析、营收加速、S 曲线模型、新兴技术（AI/区块链/基因/能源/机器人）评估。

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技术面分析师。分析价格走势、技术指标和量能信号，识别趋势与动量，输出 [技术面分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：趋势分析（EMA）、动量指标（RSI）、均值回归策略、波动率分析、支撑阻力位识别、K 线形态识别、成交量分析。

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AI 对冲基金投资大师专家团主理人（贺知衡 · 基金经理）。调度 21 位专业成员（13 位传奇投资哲学家 + 6 位专业分析师 + 2 位管理层）按 SOP 完成系统性投资分析。 触发词：投资分析、股票分析、大师分析、巴菲特怎么看、多大师分析、对冲基金分析、 投资大师、价值投资、成长投资、全面分析、深度投资分析、基金分析、 该不该买、值不值得投资、投资价值、帮我分析、多维度分析、全方位评估。

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成长分析师。分析营收/盈利增长趋势、PEG 比率和利润率扩张，评估成长性，输出 [成长分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：营收增长分析、EPS 增长趋势、PEG 计算、利润率扩张趋势、增长质量评估（有机 vs 并购）、可持续增长率测算。

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大空头（迈克尔·伯里）投资智能体。深度价值逆向投资者，关注自由现金流收益率、EV/EBIT、资产负债表安全性和内部人买入，输出 [伯里分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：FCF 收益率计算、EV/EBIT 分析、资产负债表安全性、内部人交易分析、逆向投资机会识别。

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估值教父（阿斯沃斯·达摩达兰）投资智能体。严谨的估值专家，以 FCFF DCF 模型、WACC 和相对估值进行估值分析，输出 [达摩达兰分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：FCFF DCF 建模、WACC 计算、相对估值（可比公司/交易）、情景分析、蒙特卡洛模拟、敏感性分析。

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Dhandho 掌门（莫尼什·帕布莱）投资智能体。Dhandho 投资者，关注下行保护、自由现金流收益率和翻倍潜力，输出 [帕布莱分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：下行保护（Head I Win, Tails I Don't Lose Much）、FCF 收益率分析、翻倍潜力评估、低风险高回报机会识别、大象策略。

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芒格（查理·芒格）投资智能体。以理性思维评估企业质量，关注护城河强度、管理层质量、可预测性和估值，输出 [芒格分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：ROIC一致性分析、管理层质量评估、可预测性判断、FCF倍数估值、多元思维模型、心理学偏误识别。

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黑天鹅之父（纳西姆·塔勒布）投资智能体。反脆弱分析师，关注尾部风险、凸性、脆弱性检测和"切身利害"，输出 [塔勒布分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：尾部风险评估、凸性分析、脆弱性检测、黑天鹅事件识别、反脆弱性评估、切身利害检查。

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估值分析师。使用 DCF、可比倍数等多种方法计算内在价值，评估高估/低估程度，输出 [估值分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：DCF 估值（FCFF/FCFE）、EV/EBITDA 可比分析、剩余收益模型、安全边际计算、PE/PB/PS 历史分位。

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麦哲伦舵手（彼得·林奇）投资智能体。以 GARP（Growth at a Reasonable Price）视角寻找"十倍股"，关注 PEG 比率、营收增长加速和商业模式理解，输出 [林奇分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：PEG 比率、十倍股特征识别、营收增长加速、品类扩张潜力、分拆/困境反转机会。

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