「直接」の検索結果

取数 / 查数据 / 拉数据 / 跑 SQL。把自然语言取数需求转为 SQL，经数据湖仓执行后返回查询结果供下游分析。**任何需要业务数据的任务在工作区缺少对应文件时都必须先调用此技能**——覆盖 BI 业务分析、留存 / 转化 / 同期群分析、数据探索 EDA、统计建模、定量计算、元数据查询、数据查询。命中任一即触发：(1) 直接索要指标或记录，如「DAU 多少」「上月销售额」「3 月留存率」「这个客户的订单」；(2) 取数口语，如「查 / 查一下 / 取一下 / 拉一下 / 抓数据 / 找数据 / 搜数据 / 跑 SQL / 写 SQL / 导出 / 缺数据 / 没数据 / 数据不够」；(3) 涉及数据来源，如「从语义层 / 数据湖仓 / 仓库 / 数据库取」；(4) 问元数据 / 口径，如「字段含义 / 表结构 / 这两张表怎么关联 / 可用数据源 / 指标怎么算」；(5) 下游任务在工作区找不到所需数据。

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Godot 4.x .tscn 场景文件纯文本格式规范与 AI 操作指南 — 文件结构、资源引用、 Transform 变换、属性值格式、信号连接，以及 AI 直接读写 .tscn 文件的操作方法。

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飞书 / Lark 通讯录,用于按姓名 / 邮箱把员工解析成 open_id,以及按 open_id 反查员工的姓名 / 部门 / 邮箱 / 联系方式。当用户说出某人姓名而下一步需要发消息 / 加群 / 排日程时,先用本 skill 把姓名换成 ID;当输出里出现 open_id 需要展示成姓名给用户看,或用户直接询问某人的部门 / 邮箱 / 联系方式时,用本 skill 查。不负责部门树遍历、按部门列员工、组织架构图,这类需求走原生 OpenAPI。

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帮助用户读懂材料、研究主题、解释概念、把知识用于真实问题，并直接写成文章；也能把字幕和自动转写稿整理成忠实、可读的文章式全文并写入私人知识库，在用户明确要求时再讲解材料或提炼知识，接入视频和社交来源，筛选分享内容，根据发布反馈继续选题和改进内容，以及初始化、检查和维护本机私人知识库、内容案例、钩子与写作记忆。适用于字幕整稿、划重点、系统学习、分轮处理长材料、内容审查、文章写作和知识沉淀；不负责短内容生成、媒体制作、普通翻译、广告投放、销售页、邮件营销、品牌全案、完整营销策略和实际发布。

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Apply @aleabitoreddit ("Serenity")'s distilled stock-analysis method to ANY ticker, sector, or situation — critical-chokepoint / supply-chain-OSINT idea discovery, first-principles value-chain decomposition, a Buffett-style quality gate (moat / profitability / customer-replacement risk, all default unverified), and narrative-vs-fundamentals hygiene. Produces a beginner-friendly Chinese analysis (她的观点 / 小白解释 / 第一性原理 / Buffett 直接判断 / 当前结论) that classifies an idea as 研究地图 vs 可投资结论. Trigger on "analyze like Serenity / 用 aleabito 的方法分析 / 用 Serenity 框架 / critical chokepoint 分析 / 第一性原理 + Buffett 判断这只股 / supply-chain bottleneck thesis". Never emits buy/sell calls.

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中文网文正文扩写。当用户要把大纲/章纲写成正文、扩写某一章、续写下一章、把简介扩成场景、或要"按这个细纲写 3000 字"时使用。按平台字数和节奏产出可直接发布的网文正文，保持人设与伏笔连贯。

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中文网文选题立意。当用户想确定写什么题材、找爆款选题、提炼一句话卖点、设计黄金三章、或验证一个小说点子是否有市场时使用。产出可直接开写的选题方案（频道+类型+金手指+卖点+开篇策略）。

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Format markdown and publish to WeChat Official Account via bm.md rendering + WeChat official API 新手引导：输入 `/公众号排版 新手`、「这个怎么用」「第一次用」「能干嘛」时，走 SKILL.md 的〈新手上路〉，不要直接开始干活。

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将书籍、PDF、论文、报告或文字材料制作成视觉优先的图片版 PPT，适用于竞赛、答辩、路演、课程展示和读书分享；在用户明确要求时按 Scene v1 还原可编辑 PPTX。流程包含需求和大纲确认、四套风格选型及逐页生图；不用于直接修改已有可编辑 PPTX。

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卖点分镜表：把商品卖点拆成 15–60 秒带货短视频的逐镜分镜表（时间码、画面、台词、字幕、花字、素材来源、运镜），并直接输出可渲染的 storyboard.json。Use when the user wants a storyboard, 分镜, 分镜脚本, shot list, 带货视频脚本, video script from selling points, or needs to plan a product video before generating or editing.

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主图转视频：把一张或几张商品主图/白底图/场景图，写成可直接喂给图生视频模型的镜头提示词（运镜、主体动作、光线、时长、负面约束），并保证商品不变形。Use when the user has product images and wants a product video, 主图视频, 图生视频, image-to-video, animate a product photo, or 让主图动起来 — with any image-to-video model (Seedance / 可灵 Kling / Veo / Runway / Hailuo / Wan …) or a local Ken Burns fallback.

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开箱 / 对比评测模板：生成电商开箱视频与 A/B 对比评测的结构、口播稿、拍摄清单与分镜（含公平对比规则、测试设计、缺点与适合人群），可直接转成 storyboard.json 渲染。Use when the user wants an unboxing video, 开箱, 测评, 评测, 横评, 对比, review script, product comparison, versus video, or UGC-style creator review for an ecommerce product.

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Convert Chinese provinces, municipalities, autonomous regions, cities, counties, ancient cities, and cultural regions into restrained contemporary posters led by one culturally transformed Chinese character. Supports direct one-shot final image generation and layered production. Use when the user asks for a 中国省域文化海报、城市文化海报、地域文化视觉、极简大字海报、地区系列海报、展览主视觉、出版或社交封面，requests 直接生成、一次成图、不合成、不要后期、direct generation, or wants cultural analysis, art direction, image prompts, rendered poster images, or a coherent batch series for places such as 北京、广东、福建、江南、岭南、巴蜀 or 关中.

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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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当用户需要用客观数据或直观实验来证明产品性能时调用此 skill。适用场景：产品有可量化的性能优势（如更强、更轻、更持久）、需要视觉化展示产品实力、消费者对产品功效有理性疑虑。不适用于：纯情感型产品（如礼品）、无法量化的体验（如口感）。关键 trigger 信号：用户提到"数据证明""实验对比""性能参数""效果演示""直观展示"。核心方法分两路：直接证明（精确数据 + 链接到熟悉事物）和间接证明（设计实验创造视觉对比）。

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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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当用户需要从零写一篇完整的销售型文案，或需要诊断一篇已有文案"为什么不卖货"时，调用此 skill。它是元框架，统领标题抓眼球、激发购买欲、赢得信任、引导马上下单四个不可跳过的步骤，并负责组合调度其他子 skill。当用户只需要优化某个局部环节（如只想写好标题）时，不调用此 skill，而是直接调用对应的子 skill。关键触发信号：用户提到"写文案卖货""文案转化率低""帮我写一篇推文/详情页/广告""文案不知道哪里出了问题"。

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Analyze raw prompts, identify intent and gaps, match ECC components (skills/commands/agents/hooks), and output a ready-to-paste optimized prompt. Advisory role only — never executes the task itself. TRIGGER when: user says "optimize prompt", "improve my prompt", "how to write a prompt for", "help me prompt", "rewrite this prompt", or explicitly asks to enhance prompt quality. Also triggers on Chinese equivalents: "优化prompt", "改进prompt", "怎么写prompt", "帮我优化这个指令". DO NOT TRIGGER when: user wants the task executed directly, or says "just do it" / "直接做". DO NOT TRIGGER when user says "优化代码", "优化性能", "optimize performance", "optimize this code" — those are refactoring/performance tasks, not prompt optimization.

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通过分步访谈引导用户理清需求，最终产出完整的Skill文件包（含SKILL.md、参考文档、示例文件等）， 并打包为可直接使用的压缩包。 当用户说"我想通过访谈新建Skill"、"用访谈方式做一个Skill"、"访谈建Skill"、 "通过访谈帮我生成Skill"、"访谈式创建Skill"、"我想访谈做一个XX的技能"时触发。 触发关键词必须包含"访谈"二字，不含"访谈"的Skill创建请求不由本Skill处理。 不用于已有完整SKILL.md只需小改的情况，也不用于一次性提示词请求。

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简历生成与美化。两种入口：把已有简历(PDF/Word/文本)解析、诊断、套用模板美化；或者还没有简历时，通过 LinkedIn 导入或一问一答的对话帮你从零建出一份。输出单页打印优化的 HTML(浏览器里 Cmd+P 直接存成 PDF)，提供 4 套模板：Classic/ATS 友好、Modern 侧栏、Elegant 衬线、Tech 紧凑。关键词：resume, CV, 简历, 美化简历, 做简历, 简历模板, resume template, LinkedIn 简历, 求职简历, ATS, 改简历, polish resume。

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根据用户描述生成高质量绘图 prompt，并按通用、roadmap、schematic 模式通过 BenszAPI 直接完成 gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2 或 Nano Banana/Gemini 出图、编辑和多轮迭代；这是自包含的图片生成工作流，选中后不得调用或依赖 imagegen，除非用户明确要求同时使用 imagegen。

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当用户明确要求审查 GitHub PR、评估是否合并或判断 PR 应如何处理时使用。对 PR 做只读、证据驱动的方案与风险评估，并给出合并建议。⚠️ 不适用：直接修改、合并 PR，或在本地执行不可信 PR 代码。

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用户需要解决某个系统的功能失调问题时; 当直接处理表面症状无效时; 当需要理解"调气"(恢复功能状态)与"治形"(处理表面表现)的区别时; 当想要从根本上恢复系统的正常运行状态时。 不适用于: 纯信息查询、没有系统失调的场景、只需要描述现象不需要解决的场景。

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用户面对系统阻塞/瓶颈问题, 需要找到阻塞点并疏通时; 当系统"上实下虚" 或"上虚下实"等方向性阻塞时; 当直接在问题点干预无效, 需要另辟蹊径时。 不适用于: 没有阻塞的问题、可以简单修复的场景、纯资源不足(非阻塞型)的场景。

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