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为单篇或多平台自媒体创作澄清需求并生成可确认的创作简报。用于用户只给一句话选题、一个链接、一份素材、一个产品或模糊创作要求，需要确认目标受众、内容目标、核心判断、角度、深度、调性、证据、禁区和平台差异时。纯数据分析、已确认方向后的改稿和细节微调不使用此 Skill。

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安全追踪热点、研究关键词和拆解竞品内容，并将结果转成原创选题和证据包。用于用户要求找热点、看趋势、分析爆款、研究竞品账号、拆标题或开头、比较内容结构、发现评论需求和判断时效窗口。只做公开信息研究和只读采集，不自动互动、发布或使用主账号登录态抓取竞品。

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把已确认的公众号终稿 Markdown 排版并写入微信公众号草稿箱。用于用户说"发布到公众号、写入草稿箱、公众号排版、换个排版主题、发小绿书图片消息"等场景。自动上传封面与文内图片，支持多主题与自定义 CSS、多账号和 server 模式。只创建草稿不群发，凭据只通过环境变量提供，未安装适配工具时交付手动发布包。

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把已确认终稿的视频成片发布到 YouTube、抖音、视频号、小红书等平台。用于用户说“发视频、同步发布、上传 YouTube、发到抖音视频号小红书、定时发布”等场景。按平台核对视频版本、封面、字幕、标题描述和 AI/版权声明，生成逐平台发布包；经用户逐平台授权后，才通过运行时可用的官方 API、填表助手或上传工具上传为私密、草稿或定时，从不一键群发。没有上传能力时交付手动发布包。

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通用自媒体内容生产与经营工作流。用于自媒体内容创作、选题策划、热点或竞品研究、多平台改写、短视频脚本、数字人视频、动画解说视频、YouTube 与抖音视频号小红书多平台视频发布、发布包、公众号草稿、内容数据分析、周复盘、月复盘和继续未完成任务。负责识别请求类型，调用创作简报、内容策略、热点竞品、平台文案、短视频与视频制片、视频发布、数据复盘和交付归档模块，并管理方向确认、标题确认、终稿确认和发布授权。

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将已确认的母题、证据和创作简报写成平台原生内容。用于 X 短帖、长帖或线程，小红书图文，微信公众号文章，视频号、抖音或小红书视频发布文案，YouTube 标题、描述、章节、标签和缩略图方案，以及同一母题的多平台适配。强调各平台独立设计标题、开头、证据顺序、结构和行动，不做机械缩写或共享正文式的一稿多发。

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把已确认的母题或文案转成可直接拍摄、录屏或交给视频工具制作的视频方案，也支持在用户确认肖像与声音权利并完成平台手动上传后制作数字人视频，以及用合成配音和 AI 绘制画面制作无真人出镜的动画解说视频（科普、历史、品牌故事）。用于视频号、抖音、小红书视频、YouTube 横屏视频和 Shorts 的口播稿、前 3 秒钩子、分镜、字幕、录屏清单、封面、话题、配乐与授权、数字人或动画制片包、横竖屏多平台版本和发布文案。

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把账号定位和业务目标转成可执行的自媒体内容策略。用于账号冷启动、重新定位、制定内容配比、规划系列栏目、建立选题池、安排周度或月度内容日历、评估产能和确定平台分工。单篇内容写作或纯数据复盘不使用此 Skill。

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分析单篇、系列、周度或月度自媒体数据并形成可执行复盘。用于读取平台后台截图、CSV、表格、公开链接或用户提供的数据，计算关注效率和深度互动，比较同平台基线，归因选题、标题、封面、开头、结构、发布时间、标签和行动，并输出加码、改包装、再适配、停止或继续收集样本的决策。

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Maps every competitor and the gap they leave. Finds the direct competitors, indirect ones and the substitutes a buyer would use instead, from public sources only, and records what each sells, at what price, how they position themselves and what their customers complain about in public reviews, every fact with a link. Ends with a positioning map and the gap the new business can own. Use when the user says "who are my competitors", "is this market crowded", "what else is out there", "competitor analysis", "find the gap", or "who am I up against".

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Inserts stable test ids into production components for each selector gap named by a test plan, following the per-framework insertion policy and never renaming existing ids. Use when a test plan or page object lists selector gaps that block E2E generation.

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Cross-stack selector and test-id policy for web and mobile automation. Use when writing or reviewing E2E/UI test locators, or adding data-testid/accessibility identifiers to components.

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Systematic academic paper review workflow covering self-review before submission and rebuttal writing after receiving reviewer feedback. Triggers on "review paper", "self-review", "write rebuttal", "respond to reviewers", "analyze review comments", "paper review".

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Use to select models to run locally with llama.cpp and GGUF on CPU, Mac Metal, CUDA, or ROCm. Covers finding GGUFs, quant selection, running servers, exact GGUF file lookup, conversion, and OpenAI-compatible local serving.

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Select and verify the current region-specific serving container URI for a SageMaker model deployment. Use after the deployment pathway is chosen and before endpoint code; never infer an image URI from memory.

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One effect, done well: 먹 번짐 — a large Korean, Japanese or Chinese display headline that reads as sumi ink printed on hanji. The heading stays real, selectable DOM text in ink color from the first frame; a WebGL2 layer over it adds what real ink does: a wet, glossy stroke with a soft bloom that shrinks as it dries, ink pooling darker at stroke rims, ends and corners, paper fibers showing through thick strokes, and capillary feathering along fibers at a few edges only. Two parameters (bleed, duration), ~5 KiB gzip of library JS, procedural paper texture, static fallback, prefers-reduced-motion, real-GPU verification script. Use for a CJK hero/launch headline, brand title, campaign line or section opener that should feel like a printed calligraphy poster. Triggers: '먹 번짐', '잉크 번짐', '한지 느낌 제목', '한글 타이포 셰이더', '제목에 셰이더', '墨のにじみ', '和紙', '筆文字っぽく', '墨跡暈開', '宣紙', 'CJK headline shader', 'sumi ink text effect', 'ink bleed text', 'Hangul shader'. Not for body text, buttons, or Latin-only headlines. Full-page shader backgrounds → omd-shader-hero. Korean typesetting rules → hangul. Brand tokens → omd-apply.

One effect, done well: 먹 번짐 — a large Korean, Japanese or Chinese display headline that reads as sumi ink printed on hanji. The heading stays real, selectable DOM text in ink color from the first frame; a WebGL2 layer over it adds what real ink does: a wet, glossy stroke with a soft bloom that shrinks as it dries, ink pooling darker at stroke rims, ends and corners, paper fibers showing through thick strokes, and capillary feathering along fibers at a few edges only. Two parameters (bleed, duration), ~5 KiB gzip of library JS, procedural paper texture, static fallback, prefers-reduced-motion, real-GPU verification script. Use for a CJK hero/launch headline, brand title, campaign line or section opener that should feel like a printed calligraphy poster. Triggers: '먹 번짐', '잉크 번짐', '한지 느낌 제목', '한글 타이포 셰이더', '제목에 셰이더', '墨のにじみ', '和紙', '筆文字っぽく', '墨跡暈開', '宣紙', 'CJK headline shader', 'sumi ink text effect', 'ink bleed text', 'Hangul shader'. Not for body text, buttons, or Latin-only headlines. Full-page shader backgrounds → omd-shader-hero. Korean typesetting rules → hangul. Brand tokens → omd-apply.

Self-evolving skill system. Skills are scored after execution (0-100) on 5 dimensions. Score 90+ over 5 runs = crystallized (locked). Score below 30 = auto-repair attempted. Skills improve themselves through usage feedback.

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Self-healing codebase system. Monitors runtime errors, test failures, and build breaks. Automatically diagnoses root cause, generates fix, validates fix, and applies if safe. Zero human intervention for routine failures.

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Strategic guidance for operationalizing machine learning models from experimentation to production. Covers experiment tracking (MLflow, Weights & Biases), model registry and versioning, feature stores (Feast, Tecton), model serving patterns (Seldon, KServe, BentoML), ML pipeline orchestration (Kubeflow, Airflow), and model monitoring (drift detection, observability). Use when designing ML infrastructure, selecting MLOps platforms, implementing continuous training pipelines, or establishing model governance.

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When distributing traffic across multiple servers or regions, use this skill to select and configure the appropriate load balancing solution (L4/L7, cloud-managed, self-managed, or Kubernetes ingress) with proper health checks and session management.

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Writing self-loop for surveys: run the strict section-quality gate, then rewrite only the failing `sections/*.md` files until the report is PASS.

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Evidence self-loop for surveys: read evidence bindings + evidence packs, then write an actionable upstream TODO plan (which stage/skill to fix) before writing more prose.

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Use the free built-in .NET SDK analyzers and analysis levels with gradual Roslyn warning promotion. USE FOR: the repo wants first-party .NET analyzers; CI should fail on analyzer warnings; the team needs AnalysisLevel or AnalysisMode guidance. DO NOT USE FOR: third-party analyzer selection by itself; formatting-only work. INVOKES: inspect the repository context, edit targeted files, and run relevant build, test, lint, or validation commands when changes are made.

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