「cx」の検索結果

Rigorous multi-pass editor for law review articles, student notes, seminar papers and other legal scholarship. Runs six specialized passes — structure, substantive critique, Bluebook citations, grammar and clarity, fact-checking against sources, and a synthesizing memo — and delivers an editorial memo with issues prioritized as critical, substantial or minor and keyed to specific footnotes and paragraphs. Handles articles of any length, including 50,000-word pieces, by chunking on section boundaries. Reads .docx directly. Use when editing, critiquing, workshopping or pre-submission-reviewing academic legal writing. Triggers on "edit my article," "review this draft," "critique my note," "check my Bluebook citations," "is my argument sound," "read my law review piece," "workshop this paper," "pre-submission review." Chunking needs Python 3; fact-checking needs web search; both degrade gracefully without.

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Condense a scholarly legal article by moving nonessential detail from the body into substantive footnotes while preserving every word and keeping the argument self-sufficient. Handles Markdown and Word (.docx), integrates moved material with existing notes, measures a user-specified relegation fraction (25% by default), and delivers a move-by-move memo. Use when asked to "push detail into footnotes," "relegate to footnotes," "footnote the caveats," "move the digressions down," or tighten a dense draft without deleting content. Word output requires file access plus document-conversion and rendering support; when those capabilities are unavailable, deliver Markdown and the memo or ask for a convertible source.

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Elite incident response and legal compliance guidance for data breaches under GDPR Articles 33 & 34. Use when: (1) User reports a data breach or security incident — including "is this even a personal data breach?" triage, (2) User asks about breach notification obligations or deadlines, (3) User mentions "72 hours", Art. 33, Art. 34, or notification requirements, (4) Discussion involves security incidents affecting personal data, (5) User needs breach risk assessment using ENISA methodology, (6) User mentions "Data Breach" or "Incident" or "Data Leakage" or "Ransomware" or "Exfiltration", (7) User needs to determine Controller vs Processor obligations, (8) Cross-border breach scenarios requiring Lead SA determination, (9) User needs a mitigation playbook or immediate response recommendations, (10) User needs audit-ready breach documentation (.docx) or an EDPB-template-aligned breach notification / evidence file — including follow-up and withdrawal notifications, (11) Breach involves an AI system requiring AI Act Art. 73 serious incident screening.

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Build a client instruction schedule — a plain-English, Scott Schedule-style Word table that gathers a struggling client's evidence and instructions issue by issue, with a one-page covering note. Use whenever the user asks for a "client instruction schedule", "instruction schedule", "client questionnaire", "schedule of questions for the client", "get instructions from the client on the papers", or says the client is overwhelmed and needs the case broken into manageable questions. Also trigger when asked to turn case papers into a structured request for client input. Do NOT use for court-facing Scott Schedules, pleadings, witness statements, or advice letters — this skill produces a client-facing working document only. Output is always a .docx draft for solicitor review, never a final document.

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Expert knowledge for Azure VMware Solution development including troubleshooting, best practices, decision making, architecture & design patterns, limits & quotas, security, configuration, integrations & coding patterns, and deployment. Use when configuring AVS networking/storage, HCX migrations, Horizon/VDI, vSAN clusters, or Azure-integrated backups, and other Azure VMware Solution related development tasks. Not for Azure Virtual Machines (use azure-virtual-machines), Azure Stack Edge (use azure-stack-edge), Azure Nutanix (use azure-nutanix), Azure Red Hat OpenShift (use azure-redhat-openshift).

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Convert a local file (PDF, DOCX, XLSX, HTML, …) to markdown, or answer questions about its content. Use whenever the input is a file path, not a URL.

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实习.skill / get-job.skill：从岗位调研、简历改写到分轮次面试准备的全流程求职 skill。适合找工作、投实习、校招、秋招、春招、暑期实习、社招、跳槽、转行、跨专业求职、留学生求职，以及产品经理、运营、市场、咨询、AI 产品、AI Coding、数据分析、技术岗等目标岗位准备。 核心能力：① WebSearch 调研公司、岗位 JD、业务线、竞品、面经、招聘流程和隐性门槛；② 按目标岗位反向定位简历，做 JD 匹配、ATS 关键词、经历筛选、STAR/CAR 改写、可迁移能力翻译、docx 简历生成；③ 按真实轮次准备面试，覆盖一面/业务面/专业面/主管面/HR 面/recruiter screen 等已确认或高置信轮次，逐条深挖简历 bullet、项目逐字稿、自我介绍、表达训练、模拟面试、反问清单、面后复盘题库。 适用于「改简历」「简历优化」「简历润色」「简历匹配 JD」「求职简历」「投递前改简历」「按岗位改简历」「准备面试」「面试准备」「面经分析」「模拟面试」「自我介绍」「项目经历怎么讲」「简历被追问怎么办」「双非拿大厂 offer」「背景不对口怎么办」「AI 产品实习」「运营实习」「产品经理校招」等场景。 质量保障：不编造经历、不改背调硬信息；所有强 claim 做证据化审计；搜索源按市场和 A/B/C/D 分级；轮次不写死；最终交付前必须跑质量闸门和覆盖矩阵，避免漏 bullet、标签泄漏和过度包装。

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Create, revise, and format thesis or dissertation Word documents with strict academic formatting control. Use when an AI agent needs to generate or revise thesis content, normalize Word styles, follow a school template, fix captions or page numbers or section levels, or produce evidence-based Mermaid figures and LaTeX-formatted code listings for a thesis document.

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Use when the user needs to turn a real software engineering / computer science project and an existing thesis draft into a submission-ready undergraduate thesis manuscript. Trigger for requests such as "根据项目把论文改成定稿", "按学校模板排版成最终版", "复制初稿后生成定稿 Word", "为定稿降查重", "根据PaperPass报告降AIGC", "继续在手改初稿上改", "恢复原来的图表和数据库说明", or when academic-paper-strategist has already produced an evidence-backed rewrite plan. Outputs a cleaned manuscript, final DOCX workflow, and a separate rework report.

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生成一个交互式 bash 向导，引导人类完成只有他们能执行的步骤。适用于配置基础设施、设置凭证或 CI 密钥、操作不熟悉的第三方面板、或执行一次性迁移或切换。不要让代理替自己执行本应由人类完成的步骤。

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将当前对话转化为 spec 并发布到项目的 issue tracker——不访谈，只综合你们已经讨论过的内容。

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扫描代码库寻找深化机会，以可视化的 HTML 报告呈现，然后对你选中的方案进行盘问。

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在当前工作区中教会用户一项新技能或概念。

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为智能体编写文档。当你正在创建或编辑技能，或者修改 AGENTS.md / CLAUDE.md 时使用。

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将计划、规范或当前对话拆分为一组 tracer-bullet ticket，每个 ticket 声明其阻塞边（blocking edges），发布到已配置的跟踪器——本地文件中每个 ticket 一个文件以文本表示边，真实跟踪器上以原生阻塞链接表示。

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将当前对话压缩为一份交接文档，供另一个智能体继续工作。

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将 issue 和外部 PR 推过一组分诊角色的状态机——分类、验证、必要时盘问，并写出 agent 就绪的任务简报。

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对照高可信度一手来源调查问题，并将发现以 Markdown 文件落库。当用户希望研究某个主题、收集文档或 API 事实、或把阅读跑腿交给后台 agent 时使用。

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在撰写 PR body 时使用。

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在单次长会话中协调子智能体并安排日程，持续推进一项长期目标。

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测试驱动开发。当用户想以测试先行构建功能或修复 bug、提到 "red-green-refactor"，或想要集成测试时使用。

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构建一个可抛弃的原型来回答设计问题。当用户想验证状态模型或逻辑是否合理，或探索 UI 应该长什么样时使用。

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在此 workspace 内就我想构建的工作流规格对我进行盘问。

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将你无法完全回答的决策转化为供他人填写的问卷。

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