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概要と使いどころ
应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「ML项目流程 — 收集→训练→部署→迭代」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to ml-workflow.
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This skill should be used when the user says "找 bug" / "看一下有没有 bug" / "smart-qa" / "/smart-qa" / "帮我测一下这个项目" / "智能 QA" / "推断业务流程测一下"，or asks for an autonomous bug-hunt where they DON'T already know what to test. Distinct from `qa` (blind exploration) and `devtest` (verifies a specific change). smart-qa READS the project source — prefers PRD/requirements docs, falls back to code (activities, routes, click handlers, API calls) — then proposes a focused test plan for confirmation before driving the app. v1 stops after the user confirms the plan and hands off to the existing `qa` skill for execution. v2 (planned) adds per-step assertions.
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当用户希望你像第一次接触项目的人一样，真实按仓库的 README、安装文档或 quick start 跑一遍，并判断“新人能不能走通”“文档是否可用”“哪里会卡住”“安装/启动说明是否对新手友好”时，使用这个 skill。它适用于 repo onboarding audit、documentation UX review、quickstart validation、README walkthrough、按文档验证安装与运行并输出问题报告的场景；即使用户只是说“按 README 试一下”“帮我检查这个仓库文档能不能跑通”“看看 quick start 为什么带不动新人”，也应触发。不要用于纯翻译、润色、摘要、风格对比、治理项检查，或只想直接修环境/修单个报错而不做完整文档体验审查的请求。
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降低中文学术写作（本/专科毕业论文）AIGC检测率的专项 skill。 基于真实论文改写实验（AIGC率从 >50% 降至 11%）归纳的规律，并参考 Wikipedia「Signs of AI writing」项目的系统性模式分类。 检测并修复中文AI写作的典型模式；默认保量润色（避免为降AIGC大幅删短）； 含中英术语与缩写规范、会话记忆库（避免重复释义、滚动段落摘要防前后不一致）、 LaTeX 源文件保护规则。支持：降低AI率、人工润色、降低AIGC、 humanize、去AI味、学术写作润色、论文降重、AIGC检测、AI痕迹消除、学术文本 人工化处理、AIGC检测报告。
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把 Claude 腔的中文改写成平实自然的中文。六段流水线的第四段： 专拆 Claude 的助手腔 —— 对话残留、客套、解释癖。稿子整体的 AI 模板句式归第二段管。 规则提炼自开源项目 gvzdv/claudish-to-english（2.4k star）的内置改写 prompt， 本地化成中文，由 agent 直接执行，不需要装它的插件。
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批量简历生产线识别：在一批简历中检测版式、句式、项目组合、开源模式的结构性雷同，识别可能出自同一简历工具或培训模板的群体，产出的是"这些共性表述不具备区分度"的提问策略建议，绝不用于淘汰任何候选人。凡是同时面对多份简历要做批量判断就使用本技能——包括用户说"这批简历怎么都长一个样""这几个人是不是一个班出来的""帮我筛一下这十份简历"时。
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面向招聘方的简历核验主入口：读取候选人简历及其主动提供的 GitHub、项目、博客、论文链接，逐条核验强主张，识别经历包装、范围拉伸、开源刷量、时间线冲突，输出七档证据分级报告并生成带坑的面试题。凡是收到一份简历要判断真假、含金量或该不该面，都应使用本技能——包括用户只说"帮我看看这份简历""这个人靠谱吗""这简历有没有水分""值不值得约面""帮我背调一下""这个候选人怎么样"而没有说"核验"二字时。也适用于用户以面试官或 HR 身份评估候选人材料的任何场景。
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面试官出题技能：基于最难核验或最可疑的经历，生成 3—6 道扎在候选人自己项目具体实现细节上的追问题，通过锚定私有细节、反事实推理、错误前提陷阱、现场量级估算四种机制让通用 AI 难以代答，并附参考答案要点、评分标准、典型错误回答与"答不上来不说明什么"。凡是要为一次面试准备问题就使用本技能——包括用户说"面试该问他什么""帮我准备几个问题""怎么问才能问出他是不是真做过""出几道能压住他的题"时。
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当用户要求启动、恢复或执行 AICoding 架构 Team 时使用。负责根据项目内 agents、manifest 和 templates 建立可运行的 Team。
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软件开发团队主理人（齐活林 · 交付总监）。统筹 4 位专家（产品经理/架构师/工程师/QA）按 SOP 工作流完成软件交付。支持快速模式（小需求/BugFix）和标准 SOP（中大型需求）。 触发词："帮我开发"、"帮我做一个"、"写一个应用"、"做个游戏"、"开发一个系统"、"修复 Bug"、"搭建项目"。 路由逻辑：小需求（≤10源文件/单页/小游戏）走快速模式 → 工程师直写；Bug修复走BugFix路径；中大型需求走完整PRD→架构→编码→测试SOP。
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Makers 开发专家团主理人 Skill — 协调前端、后端、AI Agent 三位专业成员， 在 EdgeOne Makers 平台上完成 Web 全栈开发与部署任务。 触发词：全栈开发、搭建并部署、帮我做一个 Web 应用、EdgeOne Makers 项目、 在 EdgeOne 上开发、一站式交付。
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Makers 开发专家团部署 Skill — 将前端/全栈项目部署到 EdgeOne Makers。 包含 CLI 安装、登录鉴权、一键部署、JSON 输出解析、URL 铁律。 触发词：部署、发布、上线、发版、deploy、publish、go live、 重新部署、deploy to EdgeOne。 当执行 edgeone makers deploy 命令时必须加载此 skill。
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Simple Admin 完整开发工作流指导技能,涵盖从 Ent Schema 定义到 RPC 服务、API 网关、前端页面的全链路开发。当用户进行以下操作时使用此技能:(1) 开发新功能、新增字段、修改数据模型,(2) 创建或修改微服务的任何环节(Ent/RPC/API/前端),(3) 进行 CRUD 开发、接口开发、页面开发,(4) 需要使用 m-goctls 工具生成代码,(5) 在 Simple Admin 项目中进行任何开发工作。此技能提供完整的工作流指导,包括命令使用、文件修改规则、常见问题排查等。
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PM 编排技能 — 具备意图识别与动态路由能力的项目管理中枢。除了 pm 的全部 Story/Epic/Sprint 管理能力外，pm 能分析用户 prompt 的多领域意图，动态匹配所需的专业 skill（arch/dev/ued/qa/devops 等），生成编排计划并在用户确认后依次唤起各 skill 协同工作。当用户的请求涉及多个专业领域、需要跨 skill 协调、或者用户希望用一个 prompt 驱动完整的「设计→实现→验证」流程时，使用此技能。纯 Story 管理/迭代规划等单领域任务，pm 会直接处理而不路由。
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用于运行现有项目验证命令并修复代码变更后的失败，包括 lint、type-check、单元/集成测试、build、CI 或本地脚本失败。不要用于设计或编写新的组件/E2E 测试；中文触发词包括 验证、检查失败、修复失败、CI 失败。
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用于创建、配置、审查或调试基于 Vite 的前端项目、vite.config.ts、环境变量、dev server proxy、HMR、插件顺序、library mode、依赖预打包、bundle splitting 或 Vite 构建性能。React/Vue 组件架构请使用框架专项 skill；中文触发词包括 Vite 配置、vite.config、Vite 构建、Vite 性能。
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用于根据 package.json、lockfile、配置、env 示例、路由、API client 或 server routes、schema、组件、测试、CI、构建/部署配置、ADR、changelog 或迁移说明等事实源同步前端项目文档。不要用于单纯润色普通文案；中文触发词包括 文档同步、更新 README、docs sync、环境变量文档、命令清单、API 文档同步。
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用于规划或实施从 JavaScript、jQuery、HTML/CSS、服务端渲染模板、MPA 遗留前端代码或旧框架代码迁移到现代前端技术栈，同时保持行为一致。不要用于仍留在旧技术栈内的日常遗留 bug 修复；中文触发词包括 遗留项目、技术栈升级、jQuery 迁移。
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Use when operating Volcengine TLS (日志服务) through volclog in agent or CI sessions and you need a contract-first workflow for runtime selector resolution, discover/describe/exec routing, App resource or Topic resolution, envelope reading, large-result delivery, and error recovery without guessing commands, fields, or shortcut flows. 当用户提到火山引擎日志服务 TLS、volclog、日志检索/分析/导入/导出、 日志项目或日志主题等操作时调用。
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指导 AI 正确执行跨项目联动通知。当任务涉及①公理体系变动、②体系结构变动、TF变动、分身数据格式变动、产品设计变动时触发。对应 AGENT_RULES.md 第六节和 06_全链路联动规则.md。
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架构/系统差距分析 Skill。将当前系统/代码库/文档与目标框架/标准/竞品对比，生成带证据链的差距报告（兼容/冲突/缺失三类），为整改计划提供输入。触发词：「对比XXX和YYY」「这两个项目有什么异同」「找出差距」「现有系统与目标有什么不对齐」「竞品分析」「和XXX相比缺什么」。
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新产品/新场景立项前的三大闭环兼容性检查。在触发 role-产品经理 之前，验证新产品是否与现有认知体系、工作域架构、技术架构兼容，识别缺口并给出补齐建议。触发词：「新项目立项」「启动新产品」「新产品兼容性检查」「立项前检查」「这个产品和我们体系兼容吗」「三大闭环兼容性」。与 role-产品经理 的区别：后者设计产品内容；本 Skill 检查产品与整体体系的结构兼容性。
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论文写作、修改、压缩和实验组织全流程中阻止【防御性写作】。把论文视为一场学术发布会， 而不是项目总结、实验日志或自我审查报告：识别这项工作最值得发表的价值，围绕它建立 最有利、最完整、最有说服力的叙事。不平均展示、不主动示弱、不写实验流水账、不替审稿人 攻击自己。 触发词：论文润色、论文修改、写摘要、写引言、写结论、压缩论文、rebuttal、回复审稿意见、 组织实验、论文AI味、防御性写作、心虚。
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PRD 到 UI 线框 / 结构阶段：当需要把 PRD 的界面定义先转成 screen inventory、状态模型、ASCII 布局、低保真 HTML mockup， 并先确认结构/状态而不是视觉 polish 时使用。这个 Skill 只负责 UI mockup 的结构阶段；如果用户要高保真、真实前端项目对齐、 project-native preview、component map、implementation notes 或“开发完全复刻”，必须转用 ui-mockup-desktop-workbench。
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