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概要と使いどころ
当用户需要把产品价格"拆解"成小额日常消费来降低价格抵触时调用此 skill。适用场景：耐用消费品（家电、家具、课程）消费者觉得一次性支出太高、节能型产品需要展示长期节省、增量产品需要让额外花费显得微不足道。不适用于：低价一次性消费品（无需拆解）、冲动消费品类（算账反而破坏氛围）。关键 trigger 信号：用户提到"嫌贵""怎么降低价格感知""每天才多少钱""长期划算"。两种核心方法：平摊法（高价品除以使用天数）和省钱法（算出长期使用节省的金额）。
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当用户需要帮读者"看到"自己在什么具体场景下使用产品时，调用此 skill。核心操作是设计具体的一天/一周中多个使用场景，让读者无需费力想象就能看到"什么时候用"。不适用于只需要一个使用场景的产品（如婚纱、墓地等低频高客单价产品需要"情感峰值最大化"而非多场景覆盖），也不适用于产品定位模糊连目标用户都不清楚的情况。关键触发信号：用户提到"读者不知道什么时候用""怎么让读者觉得产品有用""怎么展示产品的多用途"。
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当用户需要为产品或品牌引入权威背书以建立信任时调用此 skill。适用场景：新品上市缺乏认知度、高客单价产品需要信任支撑、功效型产品需要专业认可。不适用于：已有强品牌认知的成熟产品、低价快消品（权威背书反而显得过度包装）。关键 trigger 信号：用户提到"认证""获奖""合作机构""专家推荐""权威背书"。核心方法：树立权威的高地位，再描述权威的严格标准，将权威的光环嫁接到产品上。
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当用户需要写"亲切、像朋友聊天一样"的文案标题时调用此 skill。适用于社交平台推广、私域文案、个人品牌内容，特别是需要拉近与读者距离的场景。不适用于需要权威感的品牌广告、不适合口语化的高端奢侈品文案。关键触发信号：用户提到"朋友圈""社群""口语化""亲切""像朋友说话""拉近关系"等。
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当用户在撰写文案时需要消除读者"花钱的负罪感"，或产品本身属于"享受型/非刚需"品类时调用此 skill。核心任务是将购买理由重新归类到四大正当消费类别之一（上进、送礼、健康、孩子），让读者觉得"这笔钱花得对"。不适用于功能性刚需产品（如冰箱、洗衣机），也不适用于 B2B 场景。关键触发信号：用户提到"客单价高""客户犹豫""觉得贵""不好意思买""享受型产品"等。
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当用户需要放大产品相对于竞品的优势时，调用此 skill。核心操作是先描述竞品差+利益少，再描述自己好+利益大，利用心理学对比原理制造心理落差。特别适用于成熟品类中"在某些方面更好"的产品。不适用于全新品类（没有竞品可对比）、也不适用于品牌形象广告（对比显得格局低）。关键触发信号：用户提到"产品比竞品好但读者感知不到""怎么突出差异化优势""卖点太平淡想放大效果"。
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当用户需要让读者在脑海中"试用"产品，用文字还原产品的使用体验时，调用此 skill。核心操作是假设顾客正在使用产品，依次描述眼睛、鼻子、耳朵、舌头、身体和心里的直接感受（六感描写）。适用于所有ToC实体产品（食品、饮品、个护、家居、小家电等）的购买欲激发环节。不适用于纯逻辑/抽象产品（如保险条款、法律咨询）的感官描写。关键触发信号：用户提到"产品体验感写不出来""怎么写出好吃/好用的感觉""产品卖点太平淡不够吸引人"。
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当用户需要为产品文案撰写"像新闻一样"的吸引眼球标题时调用此 skill。适用于需要建立权威感、新鲜感的产品推广场景，特别是新品发布、技术突破、明星同款等。不适用于日常温馨类产品、情感类文案或私域朋友圈文案。关键触发信号：用户提到"标题""点击率""新闻感""权威感""曝光""新品"等词。
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当用户需要撰写"指出痛点+给出解决方案"类型的文案标题时调用此 skill。适用于知识付费、工具类产品、生活服务、课程推广等场景，特别是读者有明确苦恼且产品能直接解决的状况。不适用于纯情感类文案、品牌形象广告或娱乐内容。关键触发信号：用户提到"痛点""苦恼""解决方案""怎么解决""帮你搞定"等。
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当用户需要让产品价格显得划算、需要降低消费者的价格抵触时调用此 skill。适用场景：中高客单价产品定价策略、促销活动文案、需要让消费者感受到"超值"的任何场景。不适用于：低价快消品（价格本身就低，无需锚定）、奢侈品（高价本身就是定位，不需要显得便宜）。关键 trigger 信号：用户提到"嫌贵""性价比""怎么让价格看起来划算""价格对比""超值感"。此 skill 包含"惊喜优惠标题"技巧——在标题场景中先抛出高价值信息再揭示低价。
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Use this skill when building, enriching, auditing, or uploading B2B paid ads audiences to Google Customer Match, Meta/Facebook Custom Audiences, or LinkedIn Matched Audiences. Triggers on phrases like '/deepline-ads-audience', '/deepline-ads-audiences', 'upload this audience', 'create custom audiences', 'personal email hashes', 'increase Facebook match rate', 'Google ads audience', 'Meta audience', 'FB audience', or any workflow that turns CRM/customer/contact data into paid ads upload lists. Skip for outbound prospecting sequences, cold email, or pure campaign copywriting.
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Reviews a whole deliverable (talk, course module, paper, chapter, or referee report) against its manifest without rewriting it. Runs a deterministic gate for build, citations, numbers, facts, and leaks and stops on failure, then runs a finder over each section and a strong-model pass over the whole work, and adjudicates into checks/<date>/findings.json and report.md with anchored findings, severities, and honest NOT CHECKED coverage within a dollar budget. Use when asked to lint or review the whole talk, module, or paper, for a pre-ship review, or for the night shift. Revision stays serial and author-led.
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House rules and craft for LaTeX Beamer slide decks (lectures, seminars, talks), drawn from the author's own Overleaf edits and published slide-design guidance. Covers storyboarding, frame titles, slide prose, word and frame budgets, layout without overfull boxes, XeLaTeX fonts and Korean (xeCJK), color, figures and screenshots, Overleaf source hygiene, speaker notes, and a build-and-QA loop with a contact sheet. Use when writing, editing, reviewing, or building a Beamer deck, theme, or storyboard. A course skill supplies course facts and the frame skeleton; this skill supplies the craft. Not for HTML or PowerPoint decks, posters, or papers.
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Use when the primary outcome is authoring, rewriting, summarizing, or validating user-facing documentation without implementation comparison or required source attribution, including READMEs, tutorials, API docs, GitLab Markdown, source-faithful summaries, and audience-specific prose.
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Use when the user explicitly asks Rewrite Room to route documentation work, or when audit/sync/freshness, user-facing authoring, citation-driven writing, docs-to-skill conversion, and AI-instruction optimization overlap and exactly one workflow must be chosen.
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Use when writing asyncio Python code — async/await coroutines, concurrent I/O with asyncio.gather, task creation and cancellation, semaphore rate limiting, producer-consumer queues, async context managers, async generators, WebSocket servers, aiohttp web scraping, async database operations, run_in_executor for blocking calls, or testing async code with pytest-asyncio. Covers FastAPI and aiohttp patterns, synchronization primitives, timeout handling, and common pitfalls like event loop blocking and missing await.
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Use when writing Python scripts that must run on Windows, Linux, and macOS — especially when Rich or Typer output breaks on Windows, when dealing with Unicode/encoding errors, ANSI escape handling, terminal detection, path separators, or console color support. Provides verified cross-platform patterns covering stdout/stderr encoding guards, Windows console quirks, terminal capability detection, and portable I/O for CLI, TUI (Rich/Textual), and GUI environments.
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Use when implementing a Python feature, adding CLI commands, writing pytest suites, reviewing Python code, debugging, or refactoring. The primary Python engineering workflow orchestrator — classifies the task and delegates through this plugin's own specialist agents (architect → implement → test → review), sized to the task. Delegates to python-cli-architect (implementation), python-pytest-architect (tests), code-reviewer (review), python-cli-design-spec (architecture). Triggers on any Python task requiring specialist agent coordination or multi-agent execution.
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Applies and teaches Python 3.11+ modernization patterns with PEP citations. Use when reviewing or writing Python code to apply built-in generics (PEP 585), pipe unions (PEP 604), walrus operator (PEP 572), match-case (PEP 634), Self type (PEP 673), exception notes (PEP 678), StrEnum, tomllib, pytest-mock fixtures, Typer Annotated syntax, or Rich terminal output — or when refactoring legacy typing imports or elif chains to modern equivalents.
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Pytest testing patterns for Python — fixtures, behavioral naming, behavior/risk-driven coverage, property-based testing with Hypothesis when useful, and mutation testing when justified. Use when writing tests, designing fixtures, configuring coverage, or applying parametrize, async testing, or property-based strategies.
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Configures CI/CD pipelines for automated Python package publishing to PyPI or GitLab Package Registry. Use when creating GitHub Actions or GitLab CI release workflows, setting up trusted publishing or API token-based PyPI authentication, configuring version management with git tags and hatch-vcs, writing pyproject.toml publishing metadata, testing packages against TestPyPI, or documenting the release process for a Python project.
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Handles TOML configuration file operations in Python using tomlkit for comment-preserving read-modify-write cycles. Use when reading or writing pyproject.toml or any .toml config file, selecting between tomlkit and tomllib, modifying TOML while preserving comments and whitespace, implementing atomic config file updates, integrating TOML with Python dataclasses, handling TOML parse errors, or applying XDG base directory patterns for config file locations.
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Configures and runs git hooks with prek (or the pre-commit it replaces — same `.pre-commit-config.yaml`). Use when adding or troubleshooting git hooks, writing a `prepare-commit-msg` or `commit-msg` stage hook, or authoring `.pre-commit-hooks.yaml` for hook distribution.
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Claude Code session log schema — JSONL record types, message structure, tool call/result pairing, subagent file locations, team session layout, task/plan/team configuration paths. Use when parsing ~/.claude/projects/**/*.jsonl files, writing PostToolUse hooks that measure response sizes, building session analyzers, or any agent that reads or queries Claude session transcripts.
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