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概要と使いどころ
dontbesilent 对标分析。用五重过滤法帮你找到值得模仿的对标，排除一切关于「我」的噪音。 触发方式：/dbs-benchmark、/对标、「帮我找对标」「我该模仿谁」 Benchmark analysis using dontbesilent's five-filter method. Trigger: /dbs-benchmark, "find me a benchmark", "who should I copy"
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文稿共鸣诊断。你写完了一段内容但心里没底——怕没流量、怕没戳中观众、怕完播率低。把文稿给这个 skill，它用传播心理学框架诊断有没有引起共鸣、哪里出了问题、具体怎么改。 触发方式：/dbs-resonate、「这个文稿有没有戳中人」「帮我看看能不能发」「这个完播率会不会低」「文稿发出去有没有流量」 Draft resonance diagnosis. You finished a draft but aren't sure it will connect. Diagnoses psychological resonance issues and gives specific fixes. Trigger: /dbs-resonate, "will this resonate", "check my draft", "will people watch this"
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Invoke the locally installed Grok Build CLI from Codex and return Grok's response. Use whenever the user asks Codex to call, consult, run, or delegate a prompt to Grok or Grok Build, including Grok web/X searches and agentic Grok tasks. This Skill covers only the invocation mechanism, process monitoring, and response capture; it does not prescribe the task itself.
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将法天象地、同源巨大法相或角色力量显现的视觉参考制作成连续关键帧，再使用用户选择或可用的图生视频工具分段生成、检查和合成动作视频，不绑定成片平台。适用于本体与法相同框、领域展开、凝实与同步出招；不负责整部小说改编或普通图片轮播。
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把当前诊断的关键状态存到本地，下次回来可以接着用。 触发方式：/dbs-save、/存档、「保存这次诊断」「记下来」「这个结论留着」 Save the current diagnosis state to disk for cross-session recall. Trigger: /dbs-save, "save this diagnosis", "remember this"
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dontbesilent 个人决策系统。把任何一个需要长期跟踪的领域（业务、关系、健康、职业、学习、投资……）做成一个本地知识工程：四层结构、来源标签、写完不改的快照、能炼出规律的概念库。 触发方式：/dbs-decision、/决策系统、/决策立案、/结果回填、/状态画像 Personal decision system. Turns any long-running domain into a local knowledge project with four layers, source tags, immutable snapshots, and a concept library that learns patterns over time. Trigger: /dbs-decision, /决策系统, /决策立案, /结果回填, /状态画像
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Create and composite HeyGen digital-human videos in the content workspace. Use whenever the user asks for a 数字人, 数字人5, HeyGen, AI 口播人物, 数字人小窗, 圆形头像口播, full-screen digital human, or asks to make a video that uses the existing avatar. Enforce Creator-plan CLI OAuth, the configured Digital Twin, local IndexTTS2 narration, Avatar III for an unspecified digital human but Avatar V whenever the named preset 数字人5 is requested, adaptive face measurement plus the approved human-reviewed visual-centering offset in the headroom_08 circular bottom-left layout unless full-screen is explicitly requested, subtitle-safe placement, credit-aware master reuse, final QC/archive routing, and mandatory pairing with `heygen-avatar-motion` before any motion prompt or paid generation.
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小红书图文/泛内容标题公式工具。从 75 个验证过的爆款公式中，帮你挑对的、用对的、理解为什么用这个。 不用于视频成片标题、视频洗稿标题、两段式抖音标题、成片目录 视频标题.md 写入；这些场景使用 ra-video-title。 触发方式：/dbs-xhs-title、/小红书标题、「帮我起个小红书标题」「小红书标题公式」 Xiaohongshu article/general title formula tool. Pick the right formula from 75 proven templates. For finished video titles or two-part benchmark-driven titles, use ra-video-title instead. Trigger: /dbs-xhs-title, "xiaohongshu title", "RED title formula"
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内容复盘工作流：取数 → 爆款分级（R/M/Tier）→ 按需拉取内容本体 → 归因 → 沉淀（方法论/金句库/案例库/概念库/课程灵感）+ 选题卡回写。 Use when the user says 复盘xx, 内容复盘, xx数据怎么样, xx表现如何, 复盘一下这条, 为什么这条爆了, 为什么这条没爆. 沉淀铁律：复盘不沉淀，等于白复盘——每次至少一条资产入库，或写明为什么没有。
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生成 Ian 风格的中文正文配图。用于用户要求为中文文章、帖子、博客、Notion 文档、工作流文档、方法论、流程、结构、状态、隐喻或观点生成“怪诞”“小黑”“手绘”“正文配图”“文章插图”“配图建议”“shot list”“去标题/改图”等任务；默认使用小黑 IP、纯白手绘、少量红橙蓝批注、简洁清爽但天马行空的视觉风格。
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dontbesilent 慢就是快。帮创业者找到看起来更慢但长期更快的方法，用摩擦建造资产。 触发方式：/dbs-slowisfast、/慢就是快、「有没有更慢的方法」「我是不是太快了」 Slow-is-fast diagnosis. Help entrepreneurs find seemingly slower methods that build assets through friction. Trigger: /dbs-slowisfast, "is there a slower way", "am I going too fast"
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Write Godot 4.7 shaders in the Godot Shading Language: canvas_item shaders for 2D and spatial shaders for 3D, with vertex/fragment functions, uniforms (source_color, hint_range), TIME/UV animation, and screen-reading via hint_screen_texture. Use when authoring .gdshader files, writing fragment/vertex code, making 2D/3D visual effects, or porting 3.x shaders (SCREEN_TEXTURE, hint_color) to 4.x.
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Diagnoses and repairs macOS TCC dialogs and silent denials: Full Disk Access, Screen Recording, Microphone, Camera, Accessibility, Automation. Use for recurring prompts, LaunchAgent/uv jobs that fail only in background, broken grants, or automating Full Disk Access (权限弹窗 / 授权了没用 / 完全磁盘访问). Checks requester and grants first. Not for launchd design (macos-watchdog) or app permission UX (developing-ios-apps).
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Install, troubleshoot, and use Scrapling CLI to extract HTML, Markdown, or text from webpages. Use this skill whenever the user mentions Scrapling, `uv tool install scrapling`, `scrapling extract`, WeChat/mp.weixin articles, browser-backed page fetching, or needs help deciding between static and dynamic extraction.
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Install or verify the oma CLI and its runtimes (bun, uv, serena) before any oma-* skill, agent, or workflow runs an `oma` command. Use when `oma` is missing from PATH, when a skill says to run `oma ...` and the shell reports "command not found", or on the first task in a fresh Cursor or Grok Bot workspace.
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Assemble an animated character-explainer video ad (any art style — Pixar-style 3D, claymation, anime, paper-cut, felt) (~77s, 9:16) built on an "N types of X" listicle spine — a recurring human protagonist plus a locked cast of N persona characters, one per list item. Given the per-scene i2v clips + a per-scene target-duration table + a narration track, it trims each clip to its scene window, re-encodes every segment to identical 1080x1920/30fps/libx264/yuv420p (decrease+pad, never crop) so the concat demuxer never drops frames, concats, and muxes audio — in RESTYLE mode the source ad's VO+music mix is reused verbatim, in ORIGINAL mode fresh per-scene VO (loudnorm I=-14) is mixed under an optional music bed (loudnorm I=-26). A static-still fallback loops a scene's keyframe when its clip is missing/failed, so the master always assembles; libass captions are burned last. FREE deterministic assembly (Python + ffmpeg, no bash, no paid calls); the recipe supplies the clips, keyframes, VO or source audio, and caption table and gates the paid cast-anchor/keyframe/Kling-i2v/VO/music calls to their own capabilities. Use for the 3d-character-explainer listicle format.
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Assemble an absurdist animated-explainer video ad (~38s, 9:16) from per-scene i2v clips + their measured VO windows — retime each clip to its VO, re-encode every segment to identical 30fps/libx264/yuv420p so the concat demuxer never drops frames, concat, build a REAL-product PIL end card (never AI) held static, mix VO (loudnorm I=-14) under music (loudnorm I=-26, volume 0.62, amix normalize=0), and burn libass captions last. FREE deterministic assembly (bash-free, Python + ffmpeg + PIL); the recipe supplies the clips, VO, music, product photo, palette, and caption table and gates the paid keyframe/clip/VO/music calls to their own capabilities. Use for the absurdist-explainer format.
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当用户询问 AgentDock 是什么、如何使用、配置在哪里、不同平台或安装方式怎样修改配置并生效、如何重启或验证配置、如何发现并配置 Codex/Claude/Grok 等 Coding Agent 的 ACP，以及常见运行问题时使用；覆盖 macOS Desktop、Windows Desktop、Linux 服务、Docker 和直接运行二进制，不用于源码开发与贡献流程。
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审查、安装、配置、验证、更新和移除 AgentDock Skill 时使用；负责来源校验、安全评估、环境配置、content digest、精确 skill_ref 与当前 managed 内容验收。
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创建、设计、修改、重构和验证 AgentDock Skill 时使用；负责 Agent Skills 兼容的 SKILL.md、可移植核心、引用、辅助脚本、测试、安全边界和本地真实验证。
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当用户要安装或更新来自 Git、GitHub、外部插件市场或其他远程来源的 Plugin 时使用；负责把远程来源固定并取得到本地，再交给 plugin_manage 自动识别 Portable/OpenAI/Claude 格式、审核和安装。
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Designs genomics experiments so technical nuisance variation (batch, lane, plate, flow cell, operator, reagent lot, processing day) is balanced against the biological variable of interest and therefore estimable rather than confounded, using constrained sample-to-batch assignment (designit, OSAT), the confounder/mediator/collider distinction, and the principle that no post-hoc correction recovers a fully confounded design. Covers detecting hidden batches with surrogate variable analysis, a decision table for downstream correction (ComBat-seq, RUVSeq, SVA) whose execution is deferred to differential-expression/batch-correction, and reproducibility metadata. Use when assigning samples to sequencing batches/lanes/plates, avoiding batch-condition confounding, deciding whether a design is salvageable by correction, choosing a correction method, or estimating the number of hidden batches. For the experimental unit, randomization, and blocking concepts see experimental-design/randomization-blocking.
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Extracts and assigns COSMIC v3.4 mutational signatures (86 SBS / 11 DBS / 18 ID / 21 CN / 16 SV) from somatic VCFs using SigProfilerSuite, MutationalPatterns, MuSiCal mvNMF, SigNet, or HRDetect. Use when characterizing DNA-damage etiology (BRCA1/2 HRD, MMR-D, POLE, APOBEC3A, UV, tobacco, aflatoxin, 5-FU/SBS17b, platinum, colibactin SBS88), routing PARP inhibitor decisions, or auditing de novo extraction vs refit choice for cohort size.
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Identify differentially accessible chromatin regions across conditions using DiffBind, csaw, DESeq2, or edgeR. Use when comparing ATAC-seq accessibility between treatment groups, choosing between consensus-peak vs sliding-window approaches, picking the correct normalization (full library vs reads-in-peaks), correcting batch with SVA/RUVseq, or interpreting log2FC and FDR thresholds in a chromatin context.
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