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概要と使いどころ
小红书起号定位顾问。用引导式对话帮真人创作者定下"做什么方向、给谁看、靠什么活下去"，产出赛道选择、定位句、人设三件套（账号名/简介/视觉）、内容支柱与前 20 篇选题、冷启动路径。当用户说"想做小红书但不知道做什么""帮我定位""起号""小红书发什么方向""账号定位""不知道发什么""从零开始做小红书""我适合做什么赛道""小红书怎么起步""重新定位一下账号"时触发。也适用于用户只丢来一句自我介绍（职业/爱好/资源）并问"我能做小红书吗"。不做批量起号、矩阵养号、虚假人设。
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交互式 AI Agent 开发工作坊：通过 6 阶段深度协作对话，引导用户完成 Agent 需求分析、架构设计、 工具定义、Prompt 与编排设计、代码生成、验证迭代，产出可直接运行的 Agent 项目。 框架无关设计优先，支持 LangChain / EINO / AutoGen / AgentScope / CrewAI 等 ADK 框架。
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要在视频上加一段动效图形时用：下横栏（姓名职务）、关键词字幕、大数字与图表、标注与引导、品牌贴片与片尾、倒计时与进度。不选模板，按规则写一个自包含的 HTML 画面（时间的纯函数），打包成代码包导入后放上时间线。只加静态文字、贴纸或已有的文字动画预设时不用；整条成片的规划看「从简报到成片」。
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Claudian 安装助手。适用于用户想在 Obsidian 仓库中安装 Claudian 插件，或提到“Claudian”“Claude Code in Obsidian”“install Claudian plugin”时使用。会把插件文件复制到目标 vault 并引导用户启用插件。
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微信公众号关注二维码生成助手。当用户要根据公众号 ID、微信号、原始 ID 或 `gh_...` 生成公众号二维码、下载成本地图片并在 Agent/Codex 聊天里显示，或不知道如何在微信里找到公众号 ID、需要操作引导图时使用此技能。只适用于微信公众号二维码，不用于小程序码、个人微信二维码或企业微信二维码。
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大学备考苏格拉底式学习助手，专为应对"面向课本和PPT考试"设计。当用户说"帮我复习"、"准备考试"、"备考"、"期末复习"、"模拟学习"、"突击复习"等时触发。核心特点：(1)强制要求用户上传课本/PPT/考纲等原始材料——没有材料就无法有效辅导；(2)使用苏格拉底式提问法，不直接灌输而是引导思考；(3)专注于应用型和理解型内容，而非纯概念记忆；(4)模拟真实考试场景进行针对性练习；(5)分析材料识别高频考点和重难点。适用于大学各科目期中期末考试备考、突击复习、考前模拟。
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Windows C盘清理和磁盘空间管理。当用户说C盘满了、磁盘空间不足、清理临时文件/缓存/回收站/系统日志、查找大文件、分析磁盘占用时使用。仅适用于 Windows 环境。不用于：macOS/Linux 磁盘清理、卸载软件（引导用户走系统卸载）、清理用户个人文件（只报告位置，删除决定权在用户）。
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公众号素材｜业务资料库｜预设包｜.aws 预设包｜主题包｜品牌包｜aiworkskills.cn — 用户业务资料库与预设包管理：业务资料按产品名组织在 `.aws-article/products/{产品名}/`（介绍 .md 直挂产品根 + 配图归 `images/` 子目录含同名说明 .md），AI 与用户对话产出业务介绍内容时引导用户保存；图片入库走 `product_image_ingest.py --product <产品名> --stem <中文名>`。导入 .aws ZIP 预设包（本地文件或 `https://aiworkskills.cn/**/*.aws` URL）合并主题/配色/字体配置到 `.aws-article/presets/`；`config.yaml` 仅本地不存在时从包内复制，已存在则 stdout 输出差异 JSON 不覆盖。面向内容运营、品牌团队、设计支持岗。触发词：「素材库入库」「stock images」「上传图到素材库」「.aws」「预设包」「导入预设」「主题包」「aiworkskills.cn 链接」「.aws 下载地址」。
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亚马逊 Sif 关键词情报侦察系统（Skill 1）。用户输入 ASIN，获取 Sif 三张报表（关键词调研/反查流量词/查广告词）， Python 完成分层、机会评级、缺口分析，三表交叉输出 PD 主攻词单。支持「用户手动导出」与「AI 浏览器导出」两种方式。 路径通过工作区 .sif-config.json 解析，不写死本机路径。Agent 以亚马逊关键词策略顾问角色解读结果并引导参数。 若 ASIN 有历史记录则自动触发 sif-keyword-tracker。触发：sif关键词、PD备战关键词、ASIN关键词调研、运行skill1。
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针对问答或代码执行请求，严格仅输出核心答案或运行结果，不包含任何解释、背景、推理过程或引导性文字。
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《小红书运营手册 · AI工作台》母技能。用于用户想整体优化小红书账号、内容、标题、主页、选题、评论区或成交路径，但不确定该用哪个具体技能时触发。负责判断问题类型、推荐子技能、组织组合工作流。不要替代子技能做完整输出；当用户只要标题、主页、母题栏目、选题、评论回复或成交路径时，直接切换或引导使用对应 xiaohongshu-* 子技能。
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Maestro Flow 命令帮助系统。搜索命令、浏览技能、工作流推荐、新手引导。Triggers on "maestro-help", "帮助", "命令", "怎么用", "skill", "workflow", "maestro 怎么用".
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基于ark_sdk的大模型训练任务自动化工具。帮助用户通过自然语言创建并提交方舟模型训练任务，支持用户自备数据的SFT训练、RFT+GRPO和直接GRPO策略，并引导用户完成训练、状态跟踪与评估闭环。使用场景：当用户需要进行大模型SFT监督微调、RLHF训练、GRPO训练、RFT训练，或需要自动化训练流程时触发。
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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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红狐订阅中心 — 统一管理全部可订阅内容源：账号追踪、AI 日报、行业日报、热榜推送。用户说「我要订阅」时展示分组菜单并引导完成订阅；「我的订阅」汇总当前所有定时推送任务；支持一键取消订阅。当用户想要订阅日报、追踪账号更新、管理推送任务、查看或取消已有订阅时使用。触发词：订阅、我要订阅、订阅中心、我的订阅、取消订阅、日报订阅、推送管理、定时推送。
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当用户开始新小说项目时激活 - 通过温和的提示和解释引导他们完成七步方法论（constitution → specify → clarify → plan → tasks → write → analyze）
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Create original short videos using the 纵深载体引导目的光｜稳定结构中逐级扩大出口 Creative DNA for MiniMax H3 or Seedance 2.0. Use when the user wants this causal, camera, motion, rhythm, or payoff structure with new subjects and surfaces.
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当用户要做/研究一个东西、想提升某个技能、或觉得某个产出不够好想改进时使用。用「改良主义」先逼出一个最垃圾但能跑的原型，再引导他自己洞察缺陷、提出问题，提改良假说→实践检验→迭代，信奉「洞察缺陷 > 如何优化 > 最终答案」，并把每次改进的方法本身沉淀成方法论。触发场景：要做 X、研究 X、提升 X、X 做得不好想改进、怎么优化 X、不知从哪下手做。
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【已废弃并合并】此技能已迁移至新版酒店查询、预订技能rollinggo-hotel-booking。如果是下载过程，请直接选择 rollinggo-hotel-booking。触发此技能后大模型会引导用户迁移到新版。
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RollingGo 酒店搜索与预订助手，通过调用 RollingGo 酒店服务接口实现酒店查询与订单全流程。支持场景：① 按城市/景点/地铁站/机场等地点搜索酒店 ② 按星级、预算、标签（泳池/含早/亲子/宠物友好等）筛选 ③ 查询指定酒店的实时房型与价格 ④ 对比多家酒店 ⑤ 引导用户完成预订 ⑥ 取消订单（预取消查询罚金与确认取消）。触发词：找酒店、订酒店、搜酒店、酒店推荐、酒店查询、附近酒店、五星酒店、民宿、度假村、查房价、看房型、入住、住哪、住宿、rollinggo、旅游住宿、出差住宿、亲子酒店、带泳池的酒店、含早餐酒店、取消订单、退订酒店、退房退款、取消预订。
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Publish Markdown/HTML articles to WeChat Official Account (微信公众号) drafts via API 新手引导：输入 `/公众号发布 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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游戏设计 (Game Design) — 设计游戏的规则 / 系统 / 机制 / 体验 的从业者认知操作系统 (以电子游戏为主, 含桌游 / 卡牌 / 棋盘游戏): 决定「玩家做什么、为什么有意义、每一刻的体验如何」的学科 —— 区别于游戏程序 (引擎 / 代码)、游戏美术 (视觉 / 音频)、游戏制作 (排期 / 预算 / 团队)。覆盖 (a) 核心设计理论与框架 (MDA 机制-动态-美学 Hunicke/LeBlanc/Zubek + Schell 的「透镜」+ Koster「乐趣即学习」理论 + Sid Meier「一连串有趣的决策」+ Salen & Zimmerman「有意义的游玩」/「二阶设计」/「魔法圈」+ Costikyan 论不确定性 + Suits/Huizinga 游戏哲学), (b) 系统与机制设计 (核心循环 + 游戏经济 sink/source/产出-消耗 + 正负反馈环 + 资源与成长系统 + 涌现 vs 脚本 Will Wright「可能性空间」+ Machinations 经济建模 Dormans + 支配 / 退化策略 + 正交设计 Garfield), (c) 关卡与遭遇设计 (灰盒 blockout + 节奏与张力 + 预告 telegraphing + 主线 vs 探索 + 环境叙事 + 锁钥 gating + 难度曲线), (d) 游戏手感与「juice」(Steve Swink《Game Feel》+ 即时响应 + 屏震 / 反馈 / 打磨 + 输入与镜头 + 「手感」是设计出来的不是附带的), (e) 玩家心理与 UX (Celia Hodent《The Gamer's Brain》+ 心流通道 挑战 vs 技能 Csikszentmihalyi/陈星汉 Jenova Chen + Bartle 玩家类型 + 动机与奖励节奏 + 新手引导 FTUE / 教学化 + 认知负荷 + 无障碍), (f) 平衡与调优 (Ian Schreiber《Game Balance》+ 对称 / 非对称 + 动态难度 DDA + 传递 / 非传递平衡 + nerf/buff + 消除支配策略 + 测试驱动调优), (g) 叙事与任务设计 (ludonarrative 失调 / 和谐 + 环境与系统叙事 + 分支 vs 线性 + Amy Hennig 角色驱动 + 任务结构), (h) 以玩家为中心的迭代流程 (Tracy Fullerton《Game Design Workshop》playcentric + 纸面原型 + 垂直切片 + 测试协议「看而不说 / 你不是你的玩家」+ 快速迭代 + game jam), (i) 类型与形态工艺 (roguelike/roguelite 与程序生成 Derek Yu + 平台跳跃 + RPG 系统 + 策略 4X + 解谜设计 Jonathan Blow + 多人 / PvP 平衡 + 桌游 / 卡牌设计 Reiner Knizia/Richard Garfield/Brenda Romero), (j) F2P / 长线运营 / 商业化设计 (核心 / 元 / 经济循环 + 抽卡 gacha / 开箱 loot box / 战令 battle pass 机制 + 留存 D1/D7/D30 + 转化 + 鲸鱼 + live ops 内容节奏 —— 并诚实处理掠夺式暗黑模式 / 强迫循环 / 剥削式商业化的伦理), (k) 设计师角色与工艺职业 (系统 / 关卡 / 叙事 / UX 设计师之分 + 通才 vs 专才 + 独立作者 vs 3A 团队 + 设计文档 + 传达设计意图 + GDC 工艺社区)。跨 3A / 独立 / 手游 F2P / 桌游。不含 游戏程序 / 引擎 (Unity/Unreal 编码 / 图形 / 网络同步) / 游戏美术 / 动画 / 音频 / 游戏制作 / 项目管理 / 排期 / QA / 游戏作为生意 / 发行 / 市场 / 电竞运营为终点 / 泛泛「我想做游戏」的 game-dev 教程 —— 本 skill 是「设计」学科: 规则 / 系统 / 机制 / 体验。 (Game Design — the cognitive operating system of practitioners who design the rules, systems, mechanics, and experiences of games (video games primarily, plus tabletop/board/card games): the discipline of deciding WHAT the player does, WHY it is meaningful, and HOW the moment-to-moment experience feels — distinct from game programming (builds the engine/code), game art (visuals/audio), and game production (schedule/budget/team). Covers (a) core design theory & frameworks (MDA Mechanics-Dynamics-Aesthetics Hunicke/LeBlanc/Zubek, Schell's Lenses, Koster's theory of fun = learning, Sid Meier 'a series of interesting decisions', Salen & Zimmerman 'meaningful play'/'second-order design'/'magic circle', Costikyan on uncertainty, Suits/Huizinga play philosophy), (b) systems & mechanics design (core loops, game economy sink/source/faucet-drain, feedback loops positive/negative, resource & progression systems, emergence vs scripting Will Wright 'possibility space', Machinations economy modeling Dormans, dominant/degenerate strategy, orthogonal design Garfield), (c) level & encounter design (blockout/greybox, pacing & tension, telegraphing, critical path vs exploration, environmental storytelling, gating & lock-and-key, difficulty curve), (d) game feel & juice (Steve Swink 'Game Feel', moment-to-moment responsiveness, screenshake/feedback/polish, input & camera, the 'feel' is designed not incidental), (e) player psychology & UX (Celia Hodent 'The Gamer's Brain', flow channel challenge-vs-skill Csikszentmihalyi/Jenova Chen, Bartle player types, motivation & reward schedules, onboarding/FTUE/tutorialization, cognitive load, accessibility), (f) balancing & tuning (Ian Schreiber 'Game Balance', symmetry/asymmetry, dynamic difficulty adjustment DDA, transitive/intransitive balance, nerf/buff, dominant strategy elimination, playtesting-driven tuning), (g) narrative & quest design (ludonarrative dissonance/harmony, environmental & systemic storytelling, branching vs linear, Amy Hennig character-driven, quest structure), (h) player-centric iterative process (Tracy Fullerton 'Game Design Workshop' playcentric design, paper prototyping, vertical slice, playtesting protocol 'watch don't talk / you are not your play
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arkcli 推理接入点管理与显式 raw CRUD 创建能力。**正向触发：用户明确要求脚本化 / CI / 无护栏 / 原始 raw CRUD 创建 Endpoint 时，必须使用本 skill 的 `arkcli infer endpoint create` 路径，不能切到 `arkcli-deploy`**；模型缺失或只有品牌/家族名时仍留在本 skill，先执行实时有界候选与 0/1/N 澄清，模型未唯一确定前禁止 preview 或创建。本 skill 也负责对**已有** Endpoint 做获取、列表、启动、停止、删除、更新，以及在 NotFound 后用当前完整列表 + 历史 usage 判断 ID 是否不完整或仅有历史记录。普通的『创建/新建/部署一个 endpoint』仍走带产品护栏的 arkcli-deploy（`+deploy`），只有用户明确选择上述原始路径才例外。优先使用产品命令 `arkcli infer endpoint ...`，而不是 Raw API。TTS/ASR/语音模型连 raw create 也不要引导，只能转 models search 说明 arkcli 不支持 Endpoint 创建。
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arkcli 接入向导(workflow):把某个模型接入到自己的应用/服务的端到端引导 —— 从'我想用某模型'到拿到可调用的 Endpoint(+ 可选示例代码)。当用户说'我想在我的 app/服务里用豆包/某模型''怎么把方舟模型接进来''帮我接入 XX 模型''想正式用上某模型'这类**不含 deploy/部署关键词、但本质是正式接入**的意图时触发。已明确说'部署/创建 endpoint'的直接走 arkcli-deploy;只想试效果/问一句的走 +chat/+gen。反触发：TTS/ASR/语音模型接入不走本向导，只能转 models search 说明 arkcli 当前不支持调用/部署/示例/用量/费用/接入。
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