「查询」の検索結果

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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Karpathy's LLM Wiki: 构建/查询互联 markdown 知识库。

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连接本项目正式服（https://dj.faith.wang）的 GM API，用于查看服务端日志、查询运行时/数据库状态、查玩家、执行只读 SQL 诊断以及必要的运维操作，辅助开发与线上验证。当需要"看正式服日志/线上报错""查正式服玩家或数据""确认某改动在生产的实际表现""线上运行态/在线数/tick""只读查库"或类似排查、验证、复现线上问题时使用。

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用于查询、检索、核验、下载、导出、批量采集中国官方法律法规、规章、条约和具体法条。Use this skill aggressively when the user asks to 查法律、查法规、查条例、查规章、查条约、查法条、查第几条、找法律依据、引用法律依据、核验现行有效、判断是否废止/已修改/尚未生效、下载法规全文、导出法规目录、批量下载法规文件、按关键词检索具体法条、展开法条分析，或在中国法律咨询、案例分析、合规审查、合同审查、劳动争议、行政法分析、公司合规、数据合规、政策研究中需要调用、核验或引用中国现行有效法律法规原文作为依据。Trigger also when phrases such as 依法、依规、依照法律规定、法律法规 imply a need to verify specific statutory authority or article-level text. Covers 国家法律法规数据库 (flk.npc.gov.cn), 国家规章库 (gov.cn), 外交条约库 (treaty.mfa.gov.cn), 国务院政策文件库 (sousuo.www.gov.cn), 司法部行政法规库 (xzfg.moj.gov.cn), 党内法规库 (12371.cn), 国防部法规文库 (mod.gov.cn), 税务法规库 (fgk.chinatax.gov.cn), 生态环境部法规规章 (mee.gov.cn), and 最高人民法院发布栏目 (court.gov.cn). Supports 标题/正文检索, 精确/模糊检索, 时效性过滤, 分类过滤, 分页, 排序, 单篇下载, 批量下载, 法条级抽取, 地区/制定机关分类, and browser fallback. Trigger when the answer may depend on current effective Chinese statutes, regulations, rules, treaties, article text, official document status, or official source attribution. Do not use for purely general legal theory, generic writing, or legal reasoning that does not require retrieving or verifying official Chinese legal documents.

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帮助保险代理人将pdf、Excel、Word、PPT等各类客户资料转化为个人客户信息资料库，方便小龙虾调用和使用，回答下列问题："帮我为下个月生日的客户撰写个性化的生日祝福"、"帮我为每个保单客户撰写一份个性化的理财活动邀约"，等等。

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用户要找对标账号/分析竞品爆款/找差异化选题时;或问"怎么做AI工具赛道的差异化""how to find benchmarks / differentiate"时。按5步走:找3-5个低粉高爆对标(搜索from:xxx min_faves:10)→分析90天爆款抓隐性需求→学互动策略→拆变现模式→三公式变形(场景细化/人群聚焦/观点反转)出差异。不适用于:已有定位日常发内容(→x-short-content-craft)、纠结选IP还是泛流量(→x-positioning-tradeoff)、检查草稿(→x-five-piece-checklist)、纯信息查询。

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用户要起草一条 X 短内容(推文/帖子)、不知道用什么结构或类型时;或问"怎么发一条教人用 XX 的帖""怎么排版推文能让更多人收藏""what structure should I use for a tweet / how to write a tutorial post"时。先按目标指标选四类型之一(故事→涨粉 / 列表→收藏 / 观点→互动 / 教程→忠诚),再用 Hook-Body-CTA 三段骨架起草;资源/工具类可套爆款公式(工具+场景+三步)。不适用于:已有草稿想检查五件套完备性(→x-five-piece-checklist)、想把公告腔改写成帮助式语言(→x-three-translations)、想按读者功能分类预测传播上限(→x-content-archetypes)、纯信息查询(如推文字数上限)。

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使用中国国家级公开天气数据查询中国天气。支持国家气象中心/中央气象台 nmc.cn、中国气象局天气页面 weather.cma.cn、中国天气网 weather.com.cn 的公开天气信息，覆盖城市实况、7 天预报、预警、空气质量、近期小时观测、未来逐小时预报、全国实况/预报地图、实况排行、雷达/卫星图层、全国预警列表、交通/环境/灾害/台风海洋/农业/数值预报等官方产品页；当用户需要判断未来具体时段是否下雨、出行、通勤、骑行、航班/高铁安排或天气风险时，按需返回可访问来源的数据、来源和发布时间。

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知乎（Zhihu）公开内容与用户数据分析 skill，通过 MaxHub API 查询问题、回答、文章、专栏、评论、热榜、搜索和用户画像。适合问答内容研究、KOL 分析、舆情监控、选题挖掘和营销洞察。默认 read-only；agent 应按 recipes 选择问题/回答/文章/用户/搜索链路，正确传递 question_id/answer_id/article_id/url_token 等参数，避免混用 ID。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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抖音（Douyin）数据查询与内容分析 skill，通过 MaxHub API 覆盖视频详情/高清链接、评论弹幕、用户主页/作品/粉丝、搜索、热榜、直播、创作者数据、内容指数与星图端点。适合短视频选题、账号画像、竞品分析和趋势监控。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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YouTube 公开视频与频道数据分析 skill，通过 MaxHub API 查询视频详情、评论、字幕、播放/流信息、频道资料、频道视频/Shorts/帖子、搜索、趋势和相关视频。适合海外视频研究、频道画像、字幕语料、评论分析、内容选题和竞品监控。默认 read-only；播放/下载相关信息需遵守版权与平台规则，agent 应优先走 recipes 并按 video_id/channel_id/keyword 字段流链式调用。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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临时邮箱（Temp Mail）收件与一次性邮箱管理 skill，通过 MaxHub API 创建/查询临时邮箱、读取邮件列表与邮件详情。仅限自动化测试、合法验证码接收和隐私保护场景使用。严禁用于规避平台身份验证、批量注册诈骗、发送垃圾邮件或任何违反《网络安全法》第24条（真实身份信息认证要求）的场景。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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Lemon8 内容与用户公开数据分析 skill，通过 MaxHub API 查询笔记/帖子详情、评论、用户资料、搜索与推荐内容。适合生活方式内容研究、种草笔记分析、创作者画像、话题趋势和竞品监控。默认 read-only；agent 应从 recipes/_index.md 匹配用户意图，再按 recipe 详情传递 post_id/user_id/keyword 等参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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用户在投资或重大决策中面临诱惑性选择时激活：想做空被高估的股票、想加杠杆抄底、想投资"研究过但不确定是否真懂"的标的、频繁交易、试图通过看K线择时。 不适用于：纯信息查询（"某公司PE多少"）、已确定不碰的日常小事、需要正面分析方法的场景（如"怎么分析护城河"）。 关键触发信号："我觉得可以试试做空""这次例外应该没问题""我已经研究了一段时间应该算懂了""短期做个波段"。 本skill通过排除法（Stop Doing List）帮助用户识别并停止做错的事情，核心原则：发现错了立刻停止，不管多大代价都是最小代价。

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当投资者因股价涨跌产生焦虑、恐惧或贪婪情绪，需要回归理性决策时激活。 典型触发：股价暴跌时恐慌想卖、暴涨时焦虑要不要止盈、与他人比较收益而心态失衡、因用了非闲钱而睡不着觉。 语言信号："我该不该止盈""跌了这么多我好慌""别人赚了那么多我没赚到""心跳跟着股价走"。 不适用于：纯信息查询（问某公司财报数据）、明确的买入/卖出决策逻辑（那是能力圈或机会成本skill）、短期交易策略咨询。 与相邻skill区分：能力圈skill解决"懂不懂"的认知问题，本skill解决"懂了但情绪仍然失控"的情绪-认知断裂问题；Stop Doing List是事前纪律防线，本skill是事中情绪恢复机制。

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当用户在制定战略、做决策、或经营企业/团队时，需要一套"不该做什么"的排除框架。 典型触发：用户说"我们什么都想试""机会很多但不知道怎么选""公司发展太快有点失控""怎么避免致命错误"。 不适用于：纯粹的任务规划（要做清单）、信息查询类问题。 核心逻辑：不做什么比做什么更重要——通过主动建立"不为清单"来防止致命错误。

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触发：用户因股价涨跌纠结买卖、用PE/K线做判断、问"该止盈/止损吗"时。 语言信号："还能涨吗""要不要止盈""被套了怎么办""这股票便宜"。 核心转换：把上市公司抽象为"只有一个股东的非上市公司"，股价波动=别人出价，非公司价值变化。 不适用于：纯信息查询、资产配置讨论、短线策略、明确投机且不愿转变视角。 区分：DCF解决"值多少钱"，本skill解决"用什么身份思考"；opportunity-cost解决"买或卖"，本skill解决"你是谁"。

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当用户在投资（或重大决策）场景中，对某个标的/方向产生兴趣但说不清"我到底懂不懂它"，或列举了一堆正面理由却无法回答"未来5-10年它会怎样"时，激活此 skill。关键触发信号：用户用行业经验替代商业判断、用研究时长衡量理解深度、或以"看起来便宜"作为买入理由。不适用于：纯信息查询、已有明确投资框架的用户寻求优化、日常小额消费决策。核心区别：能力圈≠熟悉的行业，而是"能判断未来现金流折现的范围"；安全边际=理解度而非价格折扣。

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日志分析和排障时使用。适用于生产问题定位、慢查询排查、错误追踪、日志搜索。融合 ELK / Loki + 结构化日志 + Trace ID 追踪。

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SQL 数据分析时使用。适用于业务指标查询、漏斗分析、留存计算、窗口函数、CTE 递归。

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设计 Webhook 和异步 API 时使用。适用于事件订阅、长任务、第三方集成。优先使用 HMAC 签名 + event_id 去重 + 重试策略 + 异步任务状态查询。

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根据真实查询场景设计索引和访问路径时使用。适用于索引设计、读写权衡、分页排序、唯一索引和性能评审。融合 B-tree / Hash / GIN / BRIN 选型 + 复合索引顺序 + 覆盖索引 + 部分索引。

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使用题火诊断已有的小红书笔记（文字、图片、视频或文件夹），管理登录、任务、积分和本机历史，查询功能或卸载技能。不代写笔记。通过 Python CLI 调用，无需独立题火工具；技能读取或执行被拒时，按宿主权限流程申请必要权限，获准后继续。

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