「数据」の検索結果

设计数据库迁移、回填、灰度切换和回滚方案时使用。适用于生产表结构变更、大表迁移、数据修复和上线前评审。融合 Strangler Pattern + Expand/Contract + 双写校验 + 在线 DDL。

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模型评估全流程。覆盖分类/回归/排序/生成/RAG/LLM 评估、A/B 测试、 在线监控、数据漂移检测、评估集构建、基准测试。 触发关键词：评估、指标、Precision、Recall、F1、AUC、BLEU、ROUGE、 A/B 测试、基准测试、数据漂移、模型监控、RAGAS、LLM-as-Judge。

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生产数据操作、备份恢复、批量修复、数据导出和高风险变更前使用。适用于上线门禁、恢复验证、脱敏边界和操作风险评估。融合 SRE 双人复核 + 灰度执行 + 三层备份 + GDPR 脱敏。

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直连网络服务攻击链。用于已经识别/枚举的非专门领域服务，从数据库、数据存储、文件/远程访问、基础设施、消息队列、DNS/网络服务、打印机/MFP/NAS/BMC/网络设备等服务入口继续利用到凭据、代码执行、主机控制、横向能力或新的独立身份。由操作者选择具体攻击链；不自动切换模块。

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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「统一数据仓库 — AI的数据基础设施」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to unified-data-warehouse.

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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「不为数据而收购 — 数据投资的价值验证原则」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to dont-acquire-for-data.

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最强经理之争——把四位风格迥异的中国权益基金经理（易方达郑希、易方达张坤、易方达武阳、财通金梓才）放进同一个擂台， 用他们各自的全部公开观点原文 + 全部在管基金真实数据（季度持仓/净值/回撤/规模），做可溯源的对比与应用。能做： (1) 经理之争擂台——同口径比收益/最大回撤/回撤恢复/波动/Calmar/换手/规模，给"分场景谁更强、各自长短板"； (2) 行业/个股透视——给一个行业或股票，看四人谁持有/谁加减/谁更早布局，再用各自框架给"四个镜头"的综合看法； (3) 持仓/调仓追踪——逐季还原谁加仓、减仓、新进、清仓（季度颗粒度，公开数据能到的最细）； (4) 多视角参考——用四人的方法和真实操作，多角度帮你理解一只基金/一个行业、校准自己的判断（只呈现不同视角，不替你做决定、不构成建议）； (5) 溯源问答/方法讲解/风格化点评——引用某位经理本人原话答其观点，讲其投资框架，或用其口吻点评； (6) 言行对照——用真实持仓核对某位经理"说的"和"买的"。 (7) 进阶玩法——风格雷达+人设卡、本季调仓快报(共识/分歧)、言行一致性打分、观点时间机器(谁最早看到)、四人会诊(四种视角点评)、自定义擂台(把任意基金/经理拉进来比)。 When the user mentions 最强经理之争 / 经理对比 / 谁更强 / 回撤谁控得好 / 张坤/郑希/武阳/金梓才 / 景气轮动 vs 买入持有 / 风格雷达 / 人设 / 谁最早布局 / 言行一致 / 四人会诊 / 把某基金加进来比， asks who holds a sector or stock, wants 调仓追踪/调仓快报, a 风格化点评, words-vs-holdings, a style radar/persona, an opinion timeline, or to apply their methods to a fund/sector ——use this skill, even without the word "skill", even if the topic isn't in a corpus (fall back to that manager's method). 引用忠于原文、不杜撰；原话/推演/需核实分清；季度颗粒度非逐笔；研究学习辅助，非投资建议。

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专门用于 Ascend 集群 Profiling 性能数据的“快慢卡”诊断专家技能。当用户提供【集群性能数据目录/路径】并要求分析【快慢卡】、【慢节点】、【负载不均衡】或【集群瓶颈】时，必须触发此技能。该技能会自动接收集群路径，调度相关工具输出快慢卡的宏观定性与微观根因（如 Host 下发瓶颈、算子计算劣化）。

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用前端渲染生成图片 —— 不依赖模型的多模态能力，任何能写 HTML/CSS 的模型 (DeepSeek / Claude / Kimi / GPT 等) 都能用。 当用户要「生成/做/画一张图」且属于以下任意一种时使用：头像、图标、公众号封面、 OG 分享图、Banner/横幅、小红书封面、知识卡片、金句卡、代码片段图、数据卡、 功能发布图、对比图、步骤图、视频封面/缩略图、幻灯片单页、活动海报、名片、 二维码卡、配图、题图、缩略图、poster、cover、thumbnail、banner、avatar。 也用于：批量出多个尺寸/多平台的同一张图；把一段文字/数据/代码变成图； 给文章配图；做一套风格统一的系列图。 支持指定视觉风格，共 32 套：手绘/涂鸦/白板、黑板、水彩、拼贴/剪贴、博物图鉴、 瑞士国际主义、杂志编辑部、报纸、工程蓝图、档案手稿/打字机、包豪斯、装饰艺术 Art Deco、 双色印刷 Riso、粗野主义、孟菲斯、美漫波普、像素 8-bit、千禧 Y2K、蒸汽波、霓虹赛博朋克、 街头海报/喷漆、日式侘寂、中式水墨、国潮/新中式、终端 CLI、极光渐变、玻璃拟态、 奢侈品黑金、极简产品、电影海报、复古未来 70s、极简线条。 用户没指定时主动报 3~4 个候选让他选；说了库里没有的风格就按四步法拆成 token。 产出一个可预览的画板工作台页面，多种画幅并排展示，点按钮即可导出 PNG (页内零依赖导出 + 本机 Chrome 精确出图两条通道)。 不适用：需要照片级真实内容的图（人像、风景、材质渲染）—— 那需要真正的图像模型。

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隐私数据法律顾问。负责隐私问题分类、PIA 生成、DPA 审查、PIPL 合规检查、个人信息权利请求规划、隐私政策差异分析。当企业法务主理人（法衡中）调度执行隐私数据相关任务时激活。典型问题：此处理活动是否需要 PIA？审查 DPA；规划个人信息权利响应。

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多平台内容分发技能包，涵盖12+平台发布规则、排期策略、数据分析和账号管理的完整知识体系。 触发词：内容分发、多平台发布、排期管理、发布规则、数据分析、账号管理

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花叔数据分析专家团 · 趋势分析师。擅长从时间序列数据中识别增长曲线、季节性和关键拐点。作为子成员由 huashu-data-pro-team-lead 调度，不直接面向用户。分析完成后通过 SendMessage 将结构化发现回传给 team-lead。

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花叔数据分析专家团 · 异常侦察员。擅长扫描 3σ 离群点、突变值、可疑数据记录。作为子成员由 huashu-data-pro-team-lead 调度，不直接面向用户。分析完成后通过 SendMessage 将结构化发现回传给 team-lead。

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从零到上线的全栈应用构建指南，基于秒悟（Meoo）平台。 触发条件： (1) 用户提到"秒悟"或"Meoo"； (2) 用户要从零构建应用，且需求可被以下架构覆盖：前端 SPA（React/Vue）+ Supabase（数据库/Auth/Storage）+ Deno 边缘函数 + AI 大模型服务； (3) 用户需要部署全栈应用（含后端进程），如 Next.js SSR、Express、FastAPI 等； (4) 用户需要把项目部署到自己的阿里云账号（ECS/RDS/SLB，费用自付） 覆盖完整生命周期：项目初始化、本地开发、云服务开通、数据库管理、边缘函数部署、CDN 发布、全栈镜像部署、沙箱代码同步、账户与权益管理。

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QA 工作技能 — 测试分层架构、UT/API/SIT/E2E/UAT 测试、交叉验证策略、测试数据管理、测试报告管理。当用户提到测试、QA、质量保证、回归测试、单元测试、集成测试、验收测试、测试覆盖率、pytest、go test、E2E、Playwright、monkey test、fuzz test、RPC 测试、测试用例设计、TDD、测试框架、测试策略审查、问题排查、测试环境、测试数据、SIT 交叉验证、或需要设计/执行/增强测试策略时，必须使用此技能。确保所有测试活动遵循分层架构和业务正确性验证原则。

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线上服务哨兵 - 定期巡检、功能回归测试、数据质量验证和根因分析（RCA）。当用户明确提到"巡检"、"回归测试"、"健康检查"、"线上分析"、"RCA"或需要验证生产环境服务健康时使用。 **仅在以下场景触发**： - 用户明确说"执行巡检"、"运行回归测试" - 提到"健康检查"、"服务可用性验证" - 需要进行线上数据质量分析 - 生产环境问题诊断和根因分析 - 定期监控和预防性检查 **注意**：如果用户只是说"测试"、"检查"等泛化词汇，不应该触发此技能，除非明确提到巡检、回归或健康检查。

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技术架构师角色。关键词：技术架构/系统设计/数据模型/接口规范/技术选型/API设计/数据库设计/模块划分。激活后读PRD，先输出草稿给PM确认，再下发给开发。

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施测学术动机量表（AMS-GSR 28），采集科研人员的内在动机、外在动机和无动机数据。当用户选择填写量表、或画像中AMS数据缺失时使用。

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多源深度调研与专业报告生成。适用场景广泛——只要用户的问题涉及需要深度分析的专业话题，就应使用此技能。包括但不限于：(1) 用户明确要求调研/research/综述/报告/发现；(2) 用户提出一个技术或科学话题，话题复杂度需要多源深度分析；(3) 用户要求对比多种技术方案的优劣；(4) 涉及生物医药、蛋白质、基因、药物靶点等需要专业数据库支撑的问题。核心能力：根据问题性质自动组合 arXiv 论文检索 + ToolUniverse 科学工具（UniProt/OpenTargets/PubMed/FAERS 等 1000+ 工具）+ Web 搜索，多源采集数据，交叉分析，生成专业 PDF/DOCX 研究报告。

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A股量化监控系统 - 7维度市场情绪评分、智能选股引擎（短线5策略+中长线7策略）、实时价格监控、涨跌幅排行榜。支持全市场5000+股票数据采集与分析，多指标共振评分，精确买卖点计算，动态止损止盈。每日自动推荐短线3-5只、中长线5-10只优质股票。包含Web界面、自动化Cron任务、历史数据回溯。适用于A股量化交易、技术分析、选股决策。

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MindIE-SD 核心算子（FA/BSA/GMM/MM）性能基准工具链。使用：模型优化（model-auto-optimization 的 S1/S4 选型）中用 mindie_bench 对单算子做实现级实测，按 dtype/量化档/稀疏度/形态对比 选出最优配置（产物：选型证据；稀疏度-性能曲线供 S4 稀疏度选型）；开发：benchmarks/ 工具链扩展与新算子接入测试（供 operator-dev / pattern-dev 调用）。 当用户需要对比算子实现选型、新增或修改 benchmark 代码、排查 benchmark 数据异常、 给基准加算子/指标时使用；即使用户只说"benchmark 数据不对""给基准加个算子" "对比下这几个 FA 实现哪个快"也应触发；特性级方案选档请走 dit-perf-opt （本 skill 只做实现级实测）。 由 model-auto-optimization 的 S1/S4 选型场景与 operator-dev 的算子接入验证场景调用， 亦由 dev-workflow 在基准开发时指引加载。

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天机商查，一款完全免费的商查技能。通过收集企业相关情报，包括企业工商信息、股东结构、经营状态、司法风险、新闻动态、融资上市信息等。适用于投融资尽职调查、竞品分析、市场调研、商业合作背景核验等场景。业务方向有查企业、查老板、查关系、查股东、查投资、查融资、查招标、查资质、查证书、查产权、查舆情等。相关专业商业平台-企查查、天眼查、启信宝、爱企查、企知道、牛企查、亿企查、企查猫、剑鱼标讯、知了标讯、招采网等，以及官方权威渠道-国家企业信用信息公示系统，以及新闻资讯-百度新闻、新浪财经，以及官方监管平台-证监会、交易所官网(上交所、深交所、北交所)、中国裁判文书网。所有数据来源于公示的数据，及供参考。

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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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审计网站是否符合阿塞拜疆《个人数据法》（Law on Personal Data No. 998-IIIQ），并在适用时符合欧盟 GDPR 以及 ePrivacy/饼干同意规则。盘点存在的隐私文件（隐私政策、饼干政策、饼干横幅、同意流程、控制者和 DPO 联系方式、数据主体权利渠道、跨境转移披露、AZ 运营者登记引用），并对照适用的法定要求逐项评分。产出双层报告：面向企业主的通俗语言红绿灯摘要，外加面向律师的逐条款发现表（带条款级引用）。仅评估 — 不起草。每当用户分享针对阿塞拜疆或面向阿塞拜疆网站的 URL 或隐私/饼干政策文本时使用；当用户提及 .az 域名、Law 998、AZ 国家登记簿、ePrivacy、第 27 条欧盟代表，或询问"is my site GDPR compliant"、"do I need to register as an operator in Azerbaijan"或"is our cookie banner lawful"时也使用 — 即使没有"audit"一词。

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