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概要と使いどころ
Convert unstructured documents into LLM-ready structured data. Supports PDF, Word, PPT, and images; extracts paragraphs, formulas, tables, charts, and other elements in one step; generates up to 8 levels of headings; and outputs Markdown organized in reading order. Useful for field extraction, comparison and validation, knowledge retrieval, and intelligent Q&A.
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MindIE-SD Python 代码格式与 lint 规则。当编写、格式化、lint 检查或审查 MindIE-SD 项目的 Python 代码时使用此 skill。 即使用户只提到"提个MR"或"代码好像有 lint 问题"而未明确说格式化，也应触发；Markdown 格式问题见 markdown-lint，提交/PR 规范见 mindie-sd-community-governance。 通常由 dev-workflow 在编码阶段指引加载。
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Handle MindIE-SD documentation, governance, contributor workflow, commit or PR conventions, history cleanup, template changes, and version-policy updates with minimal context, fixed review steps, and deterministic output. Use this skill whenever the task touches docs/ 或文档站点内容与配置（Sphinx / Read the Docs / conf.py / index.md / 目录导航 / 首页）、中英文双语配套、治理文档、贡献流程说明、PR/MR 模板或标题正文规范、提交历史整理、版本策略与发布规则。即使用户只说「改个文档」「双语要同步」「commit message 怎么写」「PR 模板加一项」「把提交压一下」「rebase 冲突怎么理」而未提治理规范，也应触发。不负责通用工程实现与仓库默认工作流定义（后者以 AGENTS.md 为准）；Python 格式见 code-standards，Markdown 格式见 markdown-lint。
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案件分析报告（参考王泽鉴请求权基础分析法）Plus。 作者：浙江金道律师事务所 龚家勇律师。 触发条件（用户说出以下任一内容时激活本技能）： - "分析案件" / "写案件分析报告" - "用请求权基础分析法" / "王泽鉴方法" - "案件研判" / "案件论证" - 用户上传案件说明或材料并要求进行法律分析 本技能将： 1. 引导用户提供案件材料（如尚未提供） 2. 内置本地知识库（《建工解释二》全文+典型案例+法答网第三十八批），优先于华宇元典MCP远程检索 3. 通过"华宇元典法律数据"MCP检索相关法律法规、司法解释、类似案例（2021年1月1日及之后裁判，按管辖法院所在省挑选，首选浙江省；建议选取3个案例，用户可自行决定数量）和最高人民法院《法答网精选答问》 4. 参考王泽鉴请求权基础分析法，生成结构化《案件分析报告（参考王泽鉴请求权基础分析法）Plus》（Markdown格式），报告结构为：案件事实摘要 → 参考结论与应对建议 → 法律法规依据 → 法律问题与争议焦点 → 请求权基础检查（六层） → 请求权竞合处理 → 参考案例 → 相关程序问题分析 → 法答网精选答问参考（可省略） → 其他需要注意的内容 5. 报告完成后主动询问用户是否需要转换为 Word（.docx）格式，转换后格式与内容与 Markdown 版本完全一致 6. 在报告末尾注明"本报告由AI生成，仅供参考" 前置提醒：本技能效果最佳需提前连接"华宇元典法律数据"MCP。 若未连接，仍可进行案件分析，但法律法规和案例检索需手动补充。
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法律关系分析法案件分析技能。当用户要求"分析案件""写案件分析报告""用法学方法分析""法律关系分析法" "案件研判""案件论证"或上传案件材料（起诉状、判决书、证据材料、合同等）并希望进行法律分析时使用。 内置本地知识库（《建工解释二》全文+答记者问+典型案例、法答网第三十八批、方法论详解），优先查阅； 法律法规与类似案例的补充检索使用华宇元典（yuandian-mcp），法答网精选答问检索调用「法答网精选答问Plus」技能； 按照法律关系分析法两阶段五步骤框架，生成结构化的《案件分析报告（法律关系分析法Plus）》（Markdown格式）； 报告完成后主动询问用户是否需要转换为 Word（.docx）格式，转换后格式与内容（含第八部分依法省略时的编号调整）与 Markdown 版本完全一致。
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Deep analysis of competitor patent claims: element decomposition, scope interpretation, equivalents prediction, prosecution history estoppel analysis. Automatically converts PDF/DOCX/DOC patent files to structured Markdown via patent-pdf-to-md skill before analysis. Invoke when user asks to analyze/parse competitor patent claims, decompose claim elements, assess claim scope, or perform 权利要求解析/要素分解/保护范围解读. 竞品专利权利要求深度解析：要素分解、保护范围解读、等同范围预判、审查历史限制分析。自动调用patent-pdf-to-md技能将PDF/DOCX/DOC专利文件转换为结构化Markdown后再进行分析。当用户要求解析竞品专利权利要求、要素分解、保护范围时触发。
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Fetch external sources (web/arXiv/GitHub) into scanner-gated wiki CANDIDATES, never canonical pages: guarded, capped, scanned. NOT for local knowledge (mk:wiki) or markdown fetch (mk:web-to-markdown).
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Fetch a URL and return clean markdown, for arbitrary external pages (blog, RFC, GitHub issue, vendor doc) not covered by mk:docs-finder. Static-only by default; opt-in JS rendering available.
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Serve a markdown file/directory as a calm, book-like reader via a local HTTP server (127.0.0.1 only); good for long-form docs like RFCs and plans. Supports Mermaid, dark/light mode, and a nav sidebar.
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Fetch external sources (web / arXiv / GitHub) and turn them into scanner-gated wiki CANDIDATES — never canonical pages. Every fetched byte is DATA; url-guarded, size-capped, redirect-re-validated, injection-scanned, and secret-scrubbed before a candidate is even created. Requires network. NOT for capturing local knowledge (see mk:wiki); NOT for one-shot page-to-markdown (see mk:web-to-markdown).
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Create inline Mermaid v11 diagram blocks — flowcharts, sequence, class, ER, Gantt, state, timeline, user-journey, and 20+ other types — rendered in markdown files and browser environments. Zero external dependencies; mmdc is optional for CLI export.
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Use when copy-catting, replicating, or adapting features from external systems, repos, apps, or ideas into the current project. Triggers on 'copy this from', 'replicate', 'clone this feature', 'how does X do Y', 'chom', 'like how X does it', 'port from', 'build like', '1:1 copy'. NOT for packing the current project (see mk:pack); NOT for one-shot URL-to-markdown fetches (see mk:web-to-markdown).
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Build content-focused websites with Astro — zero JS by default, islands architecture, multi-framework components, and Markdown/MDX support.
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日本語の文章 (Markdown・テキスト) から「AI 臭さ」(LLM の文章に特有の定型句・単調な文のリズム・ 見出しと箇条書きだけの体裁) を検出する CLI。日本語の文章を書いた・直した後の見直し、 AI が書いたような文を自然にしたいとき、推敲・校正・AI っぽさのチェック、改稿の前後の比較 (数字や固有名詞が消えていないか・同じ直しを一律に当てていないか) の場面で発動。コードに書いた 日本語のコメント・静的な文字列・JSX/HTML の表示文言 (コードのファイルも直接検査できる) や、gws で Google ドキュメント・スプレッドシートに書き込む文章の見直し、noslop のフックが指摘を返した・ gws の書き込みを止めたときの対応にも使う。 noslop check --report brief --format toon で直す箇所を少ないトークンで受け取り、 改稿のルールに従って効果の大きい箇所だけを直す。直した後は noslop diff で 1 回だけ確かめる。
Create, edit, review, preview, and export polished Marp Markdown slide decks in Canvas Notebook. Use when the user wants Markdown-native presentations, `.marp.md` or `.slides.md` files, version-controlled decks, Marp PDF/image/PPTX/HTML export, speaker notes, dashboard-style slides, data cards, or better looking decks that should remain close to plain text.
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[Document Processing] Use when you need to convert PDF files to Markdown with support for native text PDFs and scanned documents (OCR).
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[Content] Use when you need background HTTP server rendering markdown files with calm, book-like reading experience.
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[Document Processing] Use when you need to convert markdown files to PDF with syntax highlighting and custom CSS support.
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[Document Processing] Use when you need to convert markdown files to Microsoft Word ( DOCX) format with GFM support and math rendering.
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[Document Processing] Use when you need to convert Microsoft Word ( DOCX) files to Markdown with GFM support (tables, images, code blocks).
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Extract clean markdown or text content from specific URLs via the Tavily CLI. Use this skill when the user has one or more URLs and wants their content, says "extract", "grab the content from", "pull the text from", "get the page at", "read this webpage", or needs clean text from web pages. Handles JavaScript-rendered pages, returns LLM-optimized markdown, and supports query-focused chunking for targeted extraction. Can process up to 20 URLs in a single call.
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Crawl websites and extract content from multiple pages via the Tavily CLI. Use this skill when the user wants to crawl a site, download documentation, extract an entire docs section, bulk-extract pages, save a site as local markdown files, or says "crawl", "get all the pages", "download the docs", "extract everything under /docs", "bulk extract", or needs content from many pages on the same domain. Supports depth/breadth control, path filtering, semantic instructions, and saving each page as a local markdown file.
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Convert documents to Markdown using Microsoft's MarkItDown CLI (`markitdown`). Supports PDF, Word, PowerPoint, Excel, images (OCR), audio (transcription), HTML, YouTube, and URLs. Use when a user wants to convert a file or URL to Markdown, extract text from PDFs/images, transcribe audio/video, or batch-convert documents.
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Posts content to WeChat Official Account (微信公众号) via API or Chrome CDP. Supports article posting (文章) with HTML, markdown, or plain text input, and image-text posting (贴图, formerly 图文) with multiple images. Markdown article workflows default to converting ordinary external links into bottom citations for WeChat-friendly output. Use when user mentions "发布公众号", "post to wechat", "微信公众号", or "贴图/图文/文章".
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