「直接」の検索結果

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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Personal GTD (Getting Things Done) coach that helps users achieve their annual goals. Use when users mention goals, plans, daily tasks, productivity, time management, task tracking, reviews, or need help breaking down objectives into actionable steps. Automatically remembers user's goals and progress across conversations. Supports multiple languages. 新手引导：输入 `/gtd 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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生成标准中文图表：架构图、流程图、示意图、拓扑图等，输出 standalone HTML/SVG，内置中文字体栈与 CJK 排版规则（字号下限、字距、中英混排），零指令产出可直接放进文档、周报、公众号的图。支持把 Mermaid 源（.mmd/.mermaid/Markdown 代码块）重绘为中文标准图表；支持排队瓶颈、策略评估、安全铺路等语义模式与可选无障碍分步动效；内置 IT/云/K8s 单色图标库，支持终端外壳与深色档变体。当用户要求画架构图/流程图/看板/鱼骨图/根因分析/数据库/schema/依赖图/部署图/用户旅程/故事地图/桑基图/极坐标图/热力图/UML 类图/Wardley 地图/瀑布图/哑铃图/思维导图/脑图/示意图/拓扑图/图表/diagram 且期望好看，要求转换/重绘 Mermaid 图，或要求加动效/分步动画、配图标、终端风格、深色/暗色模式时使用。Chinese diagram skill with built-in CJK typography for agent-authored standalone HTML/SVG.

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把用户对 HarmonyOS、ArkUI、Canvas 或代码生成产品动效的模糊描述转换为准确术语、相近概念和可能的 ArkUI 能力，例如“松手像急刹车”“拖过头有阻力”“页面像从同一个卡片长出来”“后端没完成却显示成功”。用于命名、检索和编写提示词；不要用于完整设计审视、传统视频剪辑、镜头叙事、直接实现或构建问题。

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严格审视 HarmonyOS、OpenHarmony 与 ArkUI 产品或代码，只报告有证据的设计、导航、跨设备适配、输入状态、动效、异步状态真实性、无障碍和动画性能问题，并给出规则 ID、ArkUI 落点与通过结论。用于用户明确要求 review、audit、审查、验收或评估鸿蒙 UI；不要用于从零设计、直接实现功能、修复构建签名或审查非界面代码。

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将英语试卷、参考答案与听力音频制作成可离线使用的互动 HTML 讲评课件。用于英语讲试卷、阅读讲评、听力自动接入选段与挖空精听，覆盖阅读、七选五、完形、语法填空和写作；内置答案原件溯源核对（answers.json + source-ledger + 逐题审计）与听力三档降级接入，音频缺失或答案对不上时构建直接报错。

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对 DiT（扩散/多模态生成）模型执行 W8A8 动态（data-free）或 W8A8 MXFP8（data-free）量化。覆盖 HunyuanVideo、Wan2.2-T2V/I2V/TI2V、FLUX.1-dev（已迁移）、SD3、Sana、HunyuanDiT、CogViewX 等。YAML apiversion 固定 multimodal_sd_modelslim_v1，统一 MultimodalPipelineInterface 重构路径（不再保留 LegacyMultimodalPipelineInterface）。模板与字段以 msmodelslim/model/hunyuan_video/model_adapter.py（唯一已迁移到重构路径且 lab_practice YAML 已 validated 的 DiT）为参考；其它 DiT 需按各自推理仓的 `parse_args` 调整字段集合。data-free 指不引入外部激活校准数据，spec.dataset（校准集短名，短名如 wan2_2_t2v；enable_dump: false 时不参与 dump）仍必填；精度调优通过下游经验库 L2 §7 + 直接调 `quantization-expert-experience-tuning-rules/scripts/apply_rollback.py`（整层回退）扩展 exclude 列表，闭环由 `quantization-accuracy-tuning-orchestrator` 调度。

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重采样：把已有多轮对话数据的每条 assistant 回答丢弃，用 verifier 模型/vLLM 服务逐轮重生成，产出可直接进训练的预分词样本（每行含 input_ids/loss_mask）。依赖支持 return_token_ids 的 OpenAI 兼容 chat 服务（服务需由用户提前就绪，本技能不负责拉起服务）。触发：用某模型对某个数据集做重采样/重生成（如“对这个数据集用这个模型做重采样”）、把对话回答用模型重写、生成预分词样本/on-policy/MTP 训练数据。

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当用户直接要求进行数据集压缩测评，或在量化调优过程中需要使用 AISBench 评测工具输出数据集精度等场景时使用。 本 Skill 负责：使用 AISBench 数据集压缩代码、用 RBF Kernel Herding 算法生成压缩后的数据子集（coreset），并按用户目标交付两种产物之一： ① 接入量化调优主流程：产出独立的 coreset 数据集配置（不覆盖原始数据），回传「全集 config_name + coreset config_name」给编排层，供 evaluation.yaml 切换； ② 仅数据集压缩测评（不做量化调优）：基于 example 模板生成「全集测试脚本」和「子集测试脚本」两份 shell 脚本。 暂时支持 AIME 2025 和 GPQA，其他数据集需要再结合 aisbench tools目录下 herding_coreset_selector 源码进行分析。

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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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将群聊记录转化为规避微信折叠、无列表符号、Emoji 标题的精简中文总结。当用户已导出群聊记录（见 wechat skill）并想生成可直接发回微信群的摘要时使用。

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当用户想使用 HiAgent 观测(observe)能力（API Token、Trace Spans 查询）时，务必使用这个技能给出可直接执行的 cli-anything-hiagent observe 命令与排障步骤。尤其适用于用户提到 agent-harness、cli_anything、--json、workspace-id、custom-app-id、VOLC_ACCESSKEY/VOLC_SECRETKEY、observe token、observe trace，以及希望用命令行(cli-anything-hiagent / python -m cli_anything.hiagent_sdk)。trace-ai-process / trace-ai-history / alert-ai-process / RuleID / IsStream

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帮助用户从零写出高质量 PRD，或评估/改进/增量更新已有需求文档。 触发词（任一命中即用本 skill）：需求文档、PRD、产品需求、功能文档、写需求、整理需求、补充需求、审查需求、改进需求文档、需求评审、评估 PRD、从零写 PRD、我想做个产品/功能/App/工具、帮我整理需求、AI 写的需求有没有问题。 即使描述很简短也必须触发，不得跳过技能直接写文档。

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写中文的时候直接绕开 AI 腔，而不是写完再洗。给 LLM 当写作指令用：喂进题目和文体， 产出的初稿就已经没有模板句式、没有价值拔高骨架、没有等厚段落。 这是六段流水线的第一段。第一段决定文章有没有人味，后面几段只能修，补不出来。 这份文件本身刻意写成它要求的那种中文 —— 指令文档的版式和语气会被模型当范文模仿， 一份满是加粗和编号清单的规范，教出来的就是加粗和编号清单。

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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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小淼 · 拍摄脚本深度分析专家。当被主理人·阿爆调度执行 Phase 2 拍摄分析任务时激活。 负责对视频进行景别、运镜、剪辑节奏、色调的 AI 分析，生成完整拍摄脚本拆解报告， 并按镜头裁剪视频片段。 不直接面向用户，只响应主理人的调度指令。 Use when: dispatched by team-lead for filming script analysis subtask.

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软件开发团队工程师（寇豆码）。负责编写优雅、可读、可扩展、高效的代码。按系统设计和任务列表批量编写代码，并进行全局一致性审查。 触发词：由 software-team-lead 主理人调度执行编码任务时激活。不直接面向用户。

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软件开发团队产品经理（许清楚）。擅长产品需求文档（PRD）撰写、竞品分析、市场研究、用户故事编写和需求优先级管理。 触发词：由 software-team-lead 主理人调度执行 PRD 撰写或市场调研任务时激活。不直接面向用户。

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小凯 · 抖音视频提取工程师。当被主理人·阿爆调度执行 Phase 1 视频获取任务时激活。 负责接收抖音链接，通过三层降级策略获取无水印视频，提取音频并通过硅基流动 语音识别获取完整口播文案。 不直接面向用户，只响应主理人的调度指令。 Use when: dispatched by team-lead for video extraction subtask.

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社媒互动增长专家团 AI 评论运营专家（瑞普 · Reply）。负责评论智能分类与优先级排序，差异化回复策略设计，转化引导话术，品牌人设维护与禁忌词管理，多语言评论处理。 触发词：由 social-engagement-team-lead 主理人调度执行 Phase 3 评论运营任务时激活。不直接面向用户。

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社媒互动增长专家团品牌监控专家（沃奇 · Watch）。负责全渠道品牌舆情监控，四级预警分级与升降级判断，竞品动态系统化追踪，危机早期预警与响应 SOP，结构化监控报告生成。 触发词：由 social-engagement-team-lead 主理人调度执行 Phase 4 品牌监控任务时激活。不直接面向用户。

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社媒互动增长专家团自动化互动专家（柏特 · Bot）。负责各平台互动自动化策略设计，包括点赞/关注/收藏/评论/转发等安全操作，频率控制与行为模拟，防封号体系搭建，目标用户精准筛选。 触发词：由 social-engagement-team-lead 主理人调度执行 Phase 2 互动自动化配置任务时激活。不直接面向用户。

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社媒互动增长专家团信号挖掘专家（麦恩 · Mine）。负责从社媒评论和内容中识别高转化信号，提取销售线索并进行分级，执行多平台社媒数据爬取，分析竞品内容策略与爆款规律，捕捉趋势信号。 触发词：由 social-engagement-team-lead 主理人调度执行 Phase 4 信号挖掘任务时激活。不直接面向用户。

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软件开发团队架构师（高见远）。基于 PRD 设计系统架构 + 任务分解。擅长技术选型、系统架构设计、API 设计、DB Schema 设计、任务拆解与依赖分析。 触发词：由 software-team-lead 主理人调度执行架构设计任务时激活。不直接面向用户。

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