「io」の検索結果

Validates compliance, security, and GRC terminology in marketing copy. Enforces accurate claims, prevents common mistakes (e.g., calling SOC 2 a "certification"), and applies risk-first narrative framing for B2B SaaS audiences. Use when writing or reviewing any marketing content that references compliance frameworks, security standards, regulatory requirements, or audit processes. Also use when creating ads, landing pages, emails, case studies, or sales collateral for GRC/cybersecurity B2B SaaS products.

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Execute a single deterministic Python script to harmonize units, create/update metadata, move files to output_data/, and clean up input_data/.

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Execute a single deterministic Python script to compute all derived financial metrics (EBITA, Invested Capital, Tax Rates, Summary Table) from extracted financial data.

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Execute a single deterministic Python script to compute WACC, DCF assumptions, projected free cash flows, enterprise value, and intrinsic value per share. Updates the metadata markdown.

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Produces and audits externally published marketing copy where factual claims must survive scrutiny — landing pages, product pages, launch emails, one-pagers, search/social metadata. Every statistic, competitor comparison, capability description, and proof point is traced to a fetched source or the project's own documents, labeled, and adversarially verified before it ships. Use when writing or rewriting high-stakes marketing copy; when copy must pass legal, compliance, brand, or claims review; when the audience is skeptical technical or executive buyers; when the company has little or no customer proof yet (pre-launch, zero customers); or when auditing existing copy for unsupported claims, invented capabilities, unverified statistics, or AI-slop language.

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Use when a pipeline step fails, an error occurs, schema validation fails, ffmpeg crashes, or API returns an error. Diagnose the root cause and attempt automatic recovery.

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Apply repeatable dialogue MA, Studio-based or automatic portrait reframing, overlay-safe rendering, and loudness/sync QA to an existing interview or talking-head rough cut. Use when the user asks to make speech easier to hear, perform MA, enlarge or rebalance a person in frame, crop or punch in an interview, automatically propose framing, or prepare a finishing preview before final approval.

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Communicate between existing local Codex App tasks that share one working directory. Use when the user asks to list or inspect same-directory tasks, send one a message or context handoff, ask a task to return a result, wait for that result, continue a request that needs user input, present an inbound task reply, or explicitly broadcast a one-way notice. Also use for Codex delegations that invoke $codex-task-messenger or contain its message-card metadata.

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Drive the AgentWiki knowledge platform via its CLI (`@aiagentwiki/cli`, command `agentwiki`) and MCP server (`https://api.agentwiki.cc/mcp`). Use this skill whenever the user mentions AgentWiki, agentwiki.cc, app.agentwiki.cc, the `agentwiki` CLI, the `@aiagentwiki/cli` npm package, the AgentWiki MCP server, or asks to create/list/search/share/publish documents, manage folders or tags, upload files or images, deploy static sites, traverse a knowledge graph, or query their AgentWiki workspace from the terminal or as an AI agent. Triggers include phrases like "agentwiki login", "aw_… API key", "create a doc on agentwiki", "search my wiki", "publish to agentwiki", "agentwiki MCP", or any task that would otherwise require opening app.agentwiki.cc manually.

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Use when the user asks about speakers, talks, schedules, or CFP dates for any Devoxx or VoxxedDays conference. Covers: speaker bios/socials, talk topics/tracks/levels, daily program or room agenda, most popular talks, upcoming or past events, and CFP open/close dates. Queries the public CFP API at [event-slug].cfp.dev and the devoxxians.com event registry. Example triggers: who speaks about Kubernetes at Devoxx UK, what is on Wednesday in Room 8, find AI talks at Voxxed Zurich, when does the CFP open for Devoxx Belgium.

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当学生说"申请季怎么安排"、"ED 之前要做完哪些事"、"帮我排一下今年的申请节点"时使用。从各校截止日往回推出整个申请季的时间线：推荐信什么时候要请老师、文书初稿什么时候出、标化什么时候送分，全部换算成北京时间直接排出来落进日程，只把"走哪一轮"这类只有本人能定的岔路口做成选择题一次问完。截止日只用核实过的，本地数据没核实的一律让学生去官网确认后再排。

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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思，不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评：这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写，不修改学生的任何数据，也不代写任何申请材料。

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当学生说"想记录一下这段经历"、"刚比完赛心里挺多感受"、"帮我理一理这件事对我的影响"时使用。以访谈的方式一次问一个开放问题，把一段经历里真正发生过什么、他当时怎么想、后来变了什么问出来，聊够了就直接整理成带原话问答的反思资产出卡，并提案它与其他经历之间的关联。用学生自己的话，不替他总结成漂亮的成长故事。

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当使用者说"让 AI 写谱不要直接生成音频"、"做一个 AI 作曲的后端"、"LLM 输出 MIDI 怎么做"、"生成的音符老是越界/被截断"、"要能导出 .mid 给 DAW"时使用。用 LLM（BYOK / OpenAI 兼容接口）从零生成可用的管弦乐 MIDI 与分轨音频：两级调用（整曲和声蓝图 + 逐乐器音符表）、提示词结构、被 max_tokens 截断时的残稿抢救、确定性校验修复、渲染与 MIDI 导出，以及全程的规则作曲降级策略。降级事实必须如实写进元数据，不假装是模型写的。参考实现是 MaestrWave 的 M7 写谱演奏模式。

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当机制清单已经排好、需要给每个机制配数值锚点并合成一个站得住的量级结论时使用。把估算写成显式的因子分解，每个因子给低／中／高三值与证据档位，算出区间而不是装饰性的小数位，再与参考区间和守恒量核对。worksheet 的结构与算术由 scripts/check_estimate.py 校验。不负责发现或排序机制——那是 physics-mechanism-decomposer 的事。

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当有一条推导、模型方程、标度律或最终公式，想在相信它之前先过最便宜的一关时使用。逐项查量纲：先统一记号、建符号量纲表，再按加减两侧同量纲、等式两边一致、指数对数三角函数的宗量无量纲逐条核对，指出第一处不一致；每个通过的项还要说出它代表什么物理贡献，说不出的项就是没理解的项。结论里写明量纲通过不等于物理正确。

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当物理问题的方程列得出来却解不动、能量算不平、或者根本不知道往哪个方向列方程时使用。先把过程按约束改变、接触建立断开、打滑、相变、冲量作用切成阶段，标出每段守恒什么、哪里突变、阶段之间靠什么衔接；再为每个阶段配一个能直接回答本段问题的表示（受力图、冲量-动量表、势能曲线、相图、质心系、有效势、相量、无量纲化、对称性）。给的是看问题的角度，不是解。

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当问「这条公式怎么来的」「为什么长这样」，或说「帮我推导／推出 X 公式」时使用。从定义或守恒律出发重建标准公式，每一步标出用的是哪条原理、这一步在物理上做了什么；假设写在它真正被用到的那一步，不堆在开头。终式可用 scripts/compare_formula.py 与标准式做符号比对。会被评分的推导：结构与理由可以给，代数由本人做。要逐步核验一份已写好的推导，用 derivation-step-checker。

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当题面已经干净、但不知道该调用哪条物理定律，或者用了定律却说不清它在这里凭什么成立时使用。把问题拆成已知量、未知量、约束三栏，为每一条给定条件追出它背后的定律，并强制写明该定律在本题的适用条件；每条假设标出它近似掉了哪段物理；用未知数与独立方程的计数判断问题定不定得下来。检出凭空补进来的量和"用了定律但没写条件"的条目。不列出解、不推导、不给数值答案。

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当使用者说“这题该用什么模型”“A 和 B 哪个更合适”“要不要上机器学习”“我的模型选得对吗”时使用。基于已拆清的目标、变量、数据与验证条件，区分模型家族、算法和求解器，建立简单基线，比较至少两个有意义的候选，并给出条件式推荐与最低成本判别测试；不凭流行度拍板、不编造性能、不替学生隐藏最终选择。

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当使用者说“帮我写模型假设”“这些假设合理吗”“方程里藏了哪些前提”“这些模型假设怎么检验”时使用。把题面事实、定义、校准选择、数值近似与真正假设分开，建立带类型、理由、作用域、失效后果、承重性和反证测试的假设登记表，并检查量纲、守恒、边界、极限情形与重复假设；不虚构现实依据，不把方便计算写成已验证事实。

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Investigate why a defect or insufficiency was introduced and accepted by tracing code, pull requests, task context, and accessible development sessions. Use for second-order learning after a fix, blameless root-cause analysis, or preventing a recurring class of engineering mistakes.

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Handle user-facing GUI, sign-in, and file handoffs from an isolated Windows agent session; not ordinary headless work.

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Operate Orca-managed worktrees, folder contexts, terminals, repos, automations, artifacts, skill sharing, worktree comments, and Orca's embedded browser through the `orca` CLI. Use when the user says "$orca-cli", "Orca worktree", "child worktree", "spawn codex/claude in a worktree", "read/wait/send Orca terminal", "handoff" / "handover" / "give this to another agent", "Orca browser", "orca artifacts", or "share skills". Prefer it over raw git worktree, ad hoc PTYs, or Computer Use when Orca state is involved. Use Computer Use only for external windows or desktop UI that needs OS-level control, and Playwright or CDP for external pages.

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