「匹配」の検索結果

根据研究者提供的**研究计划书（Research Proposal）**执行基于**外国（美国/欧盟/英国/日本/跨国）制度环境**的公司金融类实证研究全流程。**启动后第一件事：根据计划书的主题、识别策略、贡献边际与样本范围，从外国 CF 顶刊池（AER/QJE/JPE/JF/JFE/RFS/JFQA/JAR/JAE/MS/JCF/JBF 等 25+ 期刊）中推荐 5 本最匹配的目标期刊（[J1]–[J5]），等待研究者明确选定一本；该期刊决定 main.tex 的 bibliographystyle、Section 骨架、Introduction 风格与表注规范**。然后用 Python 完成数据清洗、描述性统计、基准回归、内生性检验（IV/2SLS、DML）、平行趋势、异质性、机制、稳健性检验与图表绘制。LaTeX 表格和图像严格遵循 template/ 示例格式，研究逻辑与排版严格遵循 rule/ 下的《通用实证研究逻辑与规范总结》与《回归表写作规范总结》。数据集与政策集从 asset/ 中按计划书中的关键词检索（WRDS / NBER/Fed releases / FRED / 全球宏观库）。**当计划书预期的实证结果无法实现时（系数不显著、平行趋势不通过、IV 弱工具、机制不成立等），skill 自动切换备选方案直至完成研究项目**。最终交付物：Python 代码 + LaTeX 表格 + 图像（.pdf/.png）。触发条件：研究者提交研究计划书（含 X→Y 假设、识别策略、样本、政策冲击等）。

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Econometrics skill for instrumental variables and treatment effect estimation. Activates when the user asks about: "instrumental variables", "IV estimation", "2SLS", "two-stage least squares", "endogeneity", "weak instruments", "first stage", "Sargan test", "overidentification", "propensity score matching", "PSM", "average treatment effect", "ATT", "LATE", "local average treatment effect", "endogenous regressor", "instrument validity", "工具变量", "两阶段最小二乘", "内生性", "弱工具变量", "倾向得分匹配", "平均处理效应", "处理效应", "局部平均处理效应"

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根据研究者提供的**研究计划书（Research Proposal）**执行基于中国制度环境的公司金融类实证研究全流程。**启动后第一件事：根据计划书的主题、识别策略、贡献边际与样本范围，从中国-context 英文顶级期刊池（JF/JFE/RFS/JFQA/MS/JCF/JBF/JAR/JAE/TAR/CAR/JIBS/China Economic Review/PBFJ 等 25+ 期刊）中推荐 5 本最匹配的目标期刊（[J1]–[J5]），等待研究者明确选定一本；该期刊决定 main.tex 的 bibliographystyle、Section 骨架、Introduction 风格与表注规范**。然后用 Python 完成数据清洗、描述性统计、基准回归、内生性检验（IV/2SLS、DML）、平行趋势、异质性、机制、稳健性检验与图表绘制。LaTeX 表格和图像严格遵循 template/ 示例格式，研究逻辑与排版严格遵循 rule/ 下的《通用实证研究逻辑与规范总结》与《回归表写作规范总结》。数据集与政策集从 asset/ 中按计划书中的关键词检索。**当计划书预期的实证结果无法实现时（系数不显著、平行趋势不通过、IV 弱工具、机制不成立等），skill 自动切换备选方案直至完成研究项目**。最终交付物：Python 代码 + LaTeX 表格 + 图像（.pdf/.png）。触发条件：研究者提交研究计划书（含 X→Y 假设、识别策略、样本、政策冲击等）。

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从 todos.json 和归档中以多种匹配方式查找 todo

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Windows环境下Claude Code插件Hook执行错误的诊断与修复。当遇到hook error、cannot execute binary file、.sh regex误匹配、WSL/Git Bash冲突时使用。

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电商素材工坊（中英双语）。用户需要生成电商主图、详情图、场景图、产品图合成、品牌叠加时使用。自动识别品类→匹配风格→场景感知合成→统一文字→自动质检→多平台适配→标准化交付。E-commerce product image studio: category detection, style matching, scene-aware compositing, text overlay, quality check, multi-platform adaptation, batch delivery.

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评估单个选题的潜力，按统一维度（流量潜力、账号匹配、 竞争差异化、时效价值、变现空间、制作成本、合规风险）打分，输出"做/不做/改方向"建议。 当用户说"这个选题值不值得做"、"评估一下"、"能不能火"、"有没有流量"、 "做不做这个"、"选题评估"、"值得做吗"、"这个话题行不行"、"帮我判断一下"时触发。 skill-content-matrix 批量生成选题池；skill-post-scorer 评估已完成内容，本 SKILL 评估尚未制作的单个选题。

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在隔离范围内，通过所属 Native 或 Classic workflow、匹配风险的测试、生成 Runtime 检查和谨慎交付，实施已确认的 Comet GitHub Issue 或 review 阻塞项。用户明确要求修复已验证的 Issue 或 PR 问题时使用。

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在装有匹配版本剪映的 Apple Silicon Mac 上，无界面生成可编辑草稿、修改已有多轨草稿的独立副本，或按明确要求导出原生 MP4。需要另行检出 Jianying Headless 核心项目；纯转写不使用本 Skill。

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当用户明确要求“推荐投稿期刊”“帮我的论文选 SCI 杂志”“这篇 manuscript 适合投哪些 journal”“期刊匹配/选刊/投稿建议”时必须使用。适用于用户提供全文、摘要、Markdown、LaTeX、PDF、Word 或混合材料的场景；本 skill 会基于 manuscript 与用户偏好，先用内置 `2023IF.xlsx` 做最小硬过滤生成候选池，再由宿主模型自主规划 Set1/Set2/Set3，并联网核验 scope / 质量 / 近 3 个月 PubMed 论文，最后输出 1 份按推荐度排序的 Markdown 选刊报告。⚠️ 不适用：用户只是想润色论文、只想翻译摘要、或只问某个单一期刊的官网信息而不需要系统选刊。

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使用 OpenAlex 与 AnySearch 两个真实数据源并行搜索、交叉匹配和输出可追溯论文元数据。

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视频配音与配乐。三件事——(1) 配音：把口播稿用 TTS 生成旁白音频；(2) 配乐：根据视频内容/节奏匹配合适的 BGM，从免版权曲库找到并下载；(3) 混音：把 BGM + 旁白 + 视频用 ffmpeg 合成，自动压音(BGM 在人声下自动变小)、响度归一、淡入淡出、对齐视频长度。当用户说「配音」「配乐」「加 BGM」「背景音乐」「找音乐」「给视频配旁白」「TTS 口播」「混音」「audio」时触发。

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将用户提供的文章、笔记、教程、SOP、清单、网页内容或本地文档，拆解并排版成小红书 3:4 多页图文 HTML。默认生成一个包含 6 张以上 1080×1440 页面、可逐页截图的完整自包含 HTML；支持 62 种品牌设计风格，开工前向用户提供匹配的风格候选和 6/7/8/9 张页数方案供选择。适用于“做小红书图文”“把内容转成小红书卡片”“生成多页小红书 HTML”“做 3:4 知识卡片”“根据文章排成小红书组图”“做教程图文”“做可截图 HTML”等请求。

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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 确定选题、判断稿件是否契合本刊控制与自动化学科定位、以及在综述/论文/短文三类栏目间定位时调用。帮助辨析本刊与兄弟中文刊(计算机学报/软件学报/电子学报/计算机研究与发展/计算机科学)的学科分工，评估创新性与贡献可数性，避免"主题超范围""无新意""重复前人"等初审退稿理由，并把选题打磨到匹配 Acta Automatica Sinica 的控制/模式识别/机器人/智能系统侧重与中英文双语综述长文传统。

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网关/代理/WAF/CDN 中间件响应判定与关键词匹配安全规范。适用于 proxy/gateway/waf/cdn/nginx/openresty/rewrite/redirect 等代码,防止把正常长正文中的 Cloudflare、502、bad gateway、error 等技术术语误判为上游错误。

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Strix ffuf 模糊测试命令手册,覆盖匹配器、过滤器与自动化友好参数;触发名:strix-ffuf

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Prompt 优化助手。适用于用户想优化提示词、改进 AI 指令、为特定任务设计更好的 prompt，或需要选择合适提示框架时使用。会根据任务场景匹配合适框架，必要时先追问关键信息，再输出更清晰、更可执行的提示词版本。

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公众号封面｜公众号配图｜公众号插图｜AI 生图 — 公众号 AI 封面与配图生成，按文章标题与内容自动匹配画风，一稿多方案，多风格预设可复用。面向公众号编辑、自媒体、品牌设计。触发词：「封面」「配图」「插图」「生成图片」「给文章加图」「做个封面」「文章插图」「配个图」。不写正文只发一组图请走 aws-wechat-sticker；需要多环节串联（写+审+排+配图+发）请走 aws-wechat-article-main。

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严格复述用户指定的文本，不添加任何对话填充词、确认语或末尾标点。

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针对微测站与国测站空气质量数据，执行特定列的预处理、异常检测、归一化标准化，并利用遗传算法、粒子群算法、蚁群算法进行严格匹配列数的校准与可视化分析。

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Ray分布式视频去重工具。使用精确匹配（MD5哈希）在文档级别删除重复视频，基于Ray分布式框架。 当用户提到视频去重、删除重复视频、分布式去重、大规模视频去重等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"Ray"或"分布式"，只要任务涉及大规模视频去重处理， 就应该使用此skill。

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视频去重工具。使用精确匹配（MD5哈希）在文档级别删除重复视频样本。 当用户提到视频去重、删除重复视频、清理重复视频等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"视频去重"，只要任务涉及从包含视频的数据中删除重复视频， 就应该使用此skill。

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Ray分布式图像去重工具。使用图像哈希精确匹配在文档级别删除重复样本，基于Ray分布式框架。 当用户提到图像去重、删除重复图片、分布式去重、大规模图像去重等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"Ray"或"分布式"，只要任务涉及大规模图像去重处理， 就应该使用此skill。

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Ray分布式文档去重工具。使用精确匹配（MD5哈希）在文档级别删除重复的样本，基于Ray分布式框架。 当用户提到文档去重、删除重复文档、样本去重、分布式去重、大规模数据去重等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"Ray"或"分布式"，只要任务涉及大规模文档去重处理， 就应该使用此skill。

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