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推特中文圈 AI 自媒体博主 (推特(X) 中文圈 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在 X/推特 用中文做 AI 内容的自媒体博主，重点是**怎么写推文/thread、怎么制作内容**。覆盖: (a) 选题 — AI 模型发布解读 / prompt 技巧 / AI 工具实测 / AI 出海与独立开发(build in public) / 英文一手编译翻译 / 信息差 / AI 资讯快讯 / 深度长推; (b) 文案与内容结构(核心) — 单条推(开头钩子/信息密度/短句断行/配图截图/数据图)、长推与 thread(首条钩子/编号/逻辑链/结尾关注 CTA)、引用锐评(quote tweet)、排版可读性、配图(ray.so/carbon 代码图/产品截图/对比图); (c) 内容制作工作流 — 找信息源(英文一手/arXiv/官方/Reddit/HN)→选题→编译总结加洞察→写推/thread→配图→发布→互动维护; (d) AI 工具用于内容生产 — 英文一手编译总结(GPT/Claude/Kimi)、配图(ray.so/carbon/截图美化)、thread 工具(Typefully/Hypefury)、翻译、排程分析; (e) 平台机制与涨粉 — X 算法时间线(转评赞/互动权重/外链降权)、蹭热点借势、互动与回复、build in public 涨粉、英文区搬运到中文区的信息差红利; (f) 变现(次要) — 广告 / 知识星球 / 社群 / 付费课程 / 咨询 / 导流。学派分歧: 编译搬运(英文一手翻译) vs 原创洞察、快讯资讯 vs 深度长推、锐评玩梗 vs 严肃干货、build in public vs 纯内容、全 AI 自动发 vs 人工精选。代表生态(宝玉/歸藏/向阳乔木/AI 进化论/小互/Gorden Sun 等)。不含: 英文 AI Twitter 圈(聚焦中文圈)、通用 X 增长营销、其他平台、AI 工具技术原理。) Master OS — automated mastery of 推特(X) 中文圈 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在 X/推特 用中文做 AI 内容的自媒体博主，重点是**怎么写推文/thread、怎么制作内容**。覆盖: (a) 选题 — AI 模型发布解读 / prompt 技巧 / AI 工具实测 / AI 出海与独立开发(build in public) / 英文一手编译翻译 / 信息差 / AI 资讯快讯 / 深度长推; (b) 文案与内容结构(核心) — 单条推(开头钩子/信息密度/短句断行/配图截图/数据图)、长推与 thread(首条钩子/编号/逻辑链/结尾关注 CTA)、引用锐评(quote tweet)、排版可读性、配图(ray.so/carbon 代码图/产品截图/对比图); (c) 内容制作工作流 — 找信息源(英文一手/arXiv/官方/Reddit/HN)→选题→编译总结加洞察→写推/thread→配图→发布→互动维护; (d) AI 工具用于内容生产 — 英文一手编译总结(GPT/Claude/Kimi)、配图(ray.so/carbon/截图美化)、thread 工具(Typefully/Hypefury)、翻译、排程分析; (e) 平台机制与涨粉 — X 算法时间线(转评赞/互动权重/外链降权)、蹭热点借势、互动与回复、build in public 涨粉、英文区搬运到中文区的信息差红利; (f) 变现(次要) — 广告 / 知识星球 / 社群 / 付费课程 / 咨询 / 导流。学派分歧: 编译搬运(英文一手翻译) vs 原创洞察、快讯资讯 vs 深度长推、锐评玩梗 vs 严肃干货、build in public vs 纯内容、全 AI 自动发 vs 人工精选。代表生态(宝玉/歸藏/向阳乔木/AI 进化论/小互/Gorden Sun 等)。不含: 英文 AI Twitter 圈(聚焦中文圈)、通用 X 增长营销、其他平台、AI 工具技术原理。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 推特(X) 中文圈 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在 X/推特 用中文做 AI 内容的自媒体博主，重点是**怎么写推文/thread、怎么制作内容**。覆盖: (a) 选题 — AI 模型发布解读 / prompt 技巧 / AI 工具实测 / AI 出海与独立开发(build in public) / 英文一手编译翻译 / 信息差 / AI 资讯快讯 / 深度长推; (b) 文案与内容结构(核心) — 单条推(开头钩子/信息密度/短句断行/配图截图/数据图)、长推与 thread(首条钩子/编号/逻辑链/结尾关注 CTA)、引用锐评(quote tweet)、排版可读性、配图(ray.so/carbon 代码图/产品截图/对比图); (c) 内容制作工作流 — 找信息源(英文一手/arXiv/官方/Reddit/HN)→选题→编译总结加洞察→写推/thread→配图→发布→互动维护; (d) AI 工具用于内容生产 — 英文一手编译总结(GPT/Claude/Kimi)、配图(ray.so/carbon/截图美化)、thread 工具(Typefully/Hypefury)、翻译、排程分析; (e) 平台机制与涨粉 — X 算法时间线(转评赞/互动权重/外链降权)、蹭热点借势、互动与回复、build in public 涨粉、英文区搬运到中文区的信息差红利; (f) 变现(次要) — 广告 / 知识星球 / 社群 / 付费课程 / 咨询 / 导流。学派分歧: 编译搬运(英文一手翻译) vs 原创洞察、快讯资讯 vs 深度长推、锐评玩梗 vs 严肃干货、build in public vs 纯内容、全 AI 自动发 vs 人工精选。代表生态(宝玉/歸藏/向阳乔木/AI 进化论/小互/Gorden Sun 等)。不含: 英文 AI Twitter 圈(聚焦中文圈)、通用 X 增长营销、其他平台、AI 工具技术原理。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「推特 ai 博主」「推特中文 ai」「x ai 自媒体」「推特 thread」「推特爆款推文」

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调香师与香水 (调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、accord 和弦、配方 (酒精中 % 浓度)、浓度分级 (parfum/EDP/EDT/EDC)、调香师的「香风琴」orgue、trials/mods 试样迭代、weighing 称量精度; (f) 法规与安全 — IFRA standards (原料限用)、EU 致敏原标签 (26→80+ allergens)、REACH、橡苔/atranol 限用、经典香水 (Mitsouko/Chanel No.5) 因法规被迫重配 (reformulation) 与创作自由之张力; (g) 评价/批评 — Luca Turin & Tania Sanchez (《Perfumes: The Guide》《The Secret of Scent》气味的科学)、香评人、Fragrantica/Basenotes 社区、vintage vs reformulation 之争、niche vs designer 之争。学派分歧: 法系天然传统派 vs 分子合成派、天然纯粹派 vs 合成实用派、haute parfumerie/niche 艺术派 vs mass designer 商业派、「鼻子=艺术家」vs「调香师=香气工程师/技师」、嗅觉科学之争 (Luca Turin 振动理论 vs 主流形状/受体理论)。不含: 香薰蜡烛/家居香氛纯生产营销、芳香疗法健康宣称 (aromatherapy)、纯化妆品配方学 (超出香精范畴)、DIY 家用香氛套件、精油传销/MLM。) Master OS — automated mastery of 调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、accord 和弦、配方 (酒精中 % 浓度)、浓度分级 (parfum/EDP/EDT/EDC)、调香师的「香风琴」orgue、trials/mods 试样迭代、weighing 称量精度; (f) 法规与安全 — IFRA standards (原料限用)、EU 致敏原标签 (26→80+ allergens)、REACH、橡苔/atranol 限用、经典香水 (Mitsouko/Chanel No.5) 因法规被迫重配 (reformulation) 与创作自由之张力; (g) 评价/批评 — Luca Turin & Tania Sanchez (《Perfumes: The Guide》《The Secret of Scent》气味的科学)、香评人、Fragrantica/Basenotes 社区、vintage vs reformulation 之争、niche vs designer 之争。学派分歧: 法系天然传统派 vs 分子合成派、天然纯粹派 vs 合成实用派、haute parfumerie/niche 艺术派 vs mass designer 商业派、「鼻子=艺术家」vs「调香师=香气工程师/技师」、嗅觉科学之争 (Luca Turin 振动理论 vs 主流形状/受体理论)。不含: 香薰蜡烛/家居香氛纯生产营销、芳香疗法健康宣称 (aromatherapy)、纯化妆品配方学 (超出香精范畴)、DIY 家用香氛套件、精油传销/MLM。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、ac

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音乐制作 / 混音 (音乐制作 / 混音 (Music Production & Mixing) — 录音棚与卧室工作室里把一首歌从编曲/录音/编程做到混音/母带成品的工程+艺术认知操作系统，面向制作人(producer)、混音师(mixing engineer)、母带工程师(mastering engineer)、beatmaker、唱作人/bedroom producer，以及想入行/服务这行(录音棚、plugin 厂商、sample 公司)的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — **服务歌曲/情绪 (serve the song / emotion-first: 技术只为打动人，'if it sounds good it is good'，用耳朵不用眼睛) ⇄ 技术正确/工程纪律 (technical correctness: gain staging 增益结构、headroom 余量、相位 phase、监听校准、LUFS 响度规范)**; **黄金耳朵/直觉混音 (mix by ears, reference-driven, 不看分析仪) ⇄ 看表/分析仪/规则 (mix by metrics: EQ 曲线、频谱仪 spectrum analyzer、相关计 correlation meter)**; **少即是多/减法混音 (subtractive, 'less is more', 录好源头 = 混音成功一半) ⇄ 重度处理/'we'll fix it in the mix' (heavy processing, 后期补救)**; **In-the-box 全数字 (ITB: DAW + 插件，召回方便，bedroom 可达专业) ⇄ 模拟硬件/outboard (analog console + 硬件，'mojo'/谐波染色 vs 召回噩梦)**; **人性化/groove/不完美 (humanize, push/pull, 'the feel') ⇄ 量化/网格/修音 (quantize to grid, pitch-correct, 'in the pocket' 靠编辑)**; (b) 核心工作流 / pipeline (最标准、最易蒸高质量+CLI 化) — 编曲制作 arrangement/production → 录音/编程 tracking/programming → 编辑 editing (comping 选段/quantize/pitch-correct/time-align) → 混音 mixing (gain staging → balance 平衡 → EQ → compression → 空间 reverb/delay → 自动化 automation → 总线/母线处理 bus/mix-bus) → 母带 mastering (响度/EQ/限制 limiting/dither/排序+间隔) → 交付 delivery (DDP/streaming spec/stems); (c) 工具栈 — DAW (Pro Tools 录音棚标准/Ableton Live 电子+现场/Logic Pro Mac 性价比/FL Studio beatmaker/Cubase/Studio One/Reaper); 插件 (EQ: FabFilter Pro-Q/SSL/API; 压缩: 1176/LA-2A/SSL bus comp 及其复刻 Waves/UAD/Plugin Alliance; 混响: Valhalla/Lexicon/Bricasti; 调音: Auto-Tune/Melodyne; 限制器 limiter: Pro-L 2/Ozone); 硬件 (监听音箱 monitors: Yamaha NS-10/Genelec; 声学处理 acoustic treatment; 转换器 converters: Apollo/RME; 话筒 mics: U47/SM7B/57); 采样/音色 (Splice/sample packs/Kontakt/Serum 合成器); (d) 知识正典 — Mixing Secrets for the Small Studio (Mike Senior)、The Mixing Engineer's Handbook / Recording Engineer's Handbook (Bobby Owsinski)、Zen and the Art of Mixing (Mixerman)、The Art of Mixing (David Gibson 可视化)、Modern Recording Techniques、Sound on Sound 杂志、Mix With The Masters 大师课、Pensado's Place; (e) figures/流派 — 混音大师 (Chris Lord-Alge CLA 摇滚/Andrew Scheps 'Stadium' 3-bus/Tony Maserati/Manny Marroquin/Serban Ghenea 流行隐形混音/Michael Brauer multing); 制作人 (Rick Rubin 减法/氛围、Quincy Jones、Dr. Dre 完美主义、Max Martin 流行结构、Jack Antonoff、Finneas bedroom→Grammy、Metro Boomin/trap、Timbaland、Pharrell); 母带 (Bob Katz K-system/响度战争批判、Bob Ludwig、Greg Calbi); 教育者 (Mike Senior、Pensado、Warren Huart Produce Like A Pro、Dan Worrall 技术深挖); (f) 行业话术/黑话 — gain staging/headroom/LUFS/true peak/comping/bouncing/printing/stems/DI/reamp/sidechain/parallel compression 并行压缩/mid-side/bus/aux/send-return/dry-wet/transient/sibilance/de-ess/pumping/mud 浑浊/harsh 刺耳/boxy/muddy/in the pocket/the pocket/quantize/swing/groove/vibe/mojo/reference track/A/B/recall/print/glue 胶水; (g) 争议/批判 — 响度战争 loudness war (Bob Katz/Loudness Penalty/streaming 归一化 LUFS 终结了吗)、修音/Auto-Tune 之争 (artistic vs cheating)、ITB vs 模拟玄学 (硬件 'warmth' 是否安慰剂、null test 盲测)、preset/AI 混音 (iZotope/LANDR/sample-based 是否毁了 craft)、bedroom producer 民主化 vs 录音棚消亡、'loudness'/over-compression、plugin 复刻 vs 真硬件、Spotify normalization 对母带的影响、过度依赖 reference/抄袭; (h) 创意 vs 技术张力是本行业 deep tacit 知识的核心 — 大量隐性 '听感' 知识难以言传，靠 reference/学徒/千小时积累。不含: 现场扩声 live sound/PA、音乐理论/作曲 composition (虽相关但聚焦录音棚后期制作)、配乐/film scoring (虽相关但聚焦歌曲制作)、纯硬件电子工程/合成器 DIY、音乐商业/版权/发行 (虽相关但聚焦制作技艺本身)。) Master OS — automated mastery of 音乐制作 / 混音 (Music Production & Mixing) — 录音棚与卧室工作室里把一首歌从编曲/录音/编程做到混音/母带成品的工程+艺术认知操作系统，面向制作人(producer)、混音师(mixing engineer)、母带工程师(mastering engineer)、beatmaker、唱作人/bedroom producer，以及想入行/服务这行(录音棚、plugin 厂商、sample 公司)的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — **服务歌曲/情绪 (serve the song / emotion-first: 技术只为打动人，'if it sounds good it is good'，用耳朵不用眼睛) ⇄ 技术正确/工程纪律 (technical correctness: gain staging 增益结构、headroom 余量、相位 phase、监听校准、LUFS 响度规范)**; **黄金耳朵/直觉混音 (mix by ears, reference-driven, 不看分析仪) ⇄ 看表/分析仪/规则 (mix by metrics: EQ 曲线、频谱仪 spectrum analyzer、相关计 correlation meter)**; **少即是多/减法混音 (subtractive, 'less is more', 录好源头 = 混音成功一半) ⇄ 重度处理/'we'll fix it i

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中国网站备案 与 互联网内容合规 (含 ICP 备案 主体+网站 / 公安备案 / ICP 经营许可证 增值电信 / 域名实名认证 / APP 备案 2024 工信部新规 / 等级保护测评 网安 / 算法推荐 + 深度合成 + 生成式 AI 备案 网信办 / 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动 / 变更注销转移跨省迁移 — 不含 通用法律咨询 / 海外域名注册 / 网络营销 SEO / 翻墙 VPN) (China ICP filing & internet content compliance — the full regulatory life-cycle for any website / app / mini-program / IT service that publishes content or runs commercial services targeting mainland-China users; covers (a) 主体备案 + 网站备案 (non-commercial ICP record on beian.miit.gov.cn 经接入商 提交), (b) 域名实名认证 (CNNIC 一级域名 / 注册商核验), (c) 公安备案 (网安部门 30 日内补办), (d) ICP经营许可证 (有偿经营 / 增值电信业务 — 申请门槛极高), (e) APP 备案 (2024-03 工信部令), (f) 等级保护测评 (公安部 GB/T 22239), (g) 算法推荐 / 深度合成 / 生成式 AI 备案 (网信办专项), (h) 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动, (i) 变更 / 注销 / 转移 / 跨省迁移 工作流; NOT 通用法律咨询, NOT 海外域名注册技术, NOT 网络营销 SEO, NOT 翻墙 / VPN 相关.) Master OS — automated mastery of China ICP filing & internet content compliance — the full regulatory life-cycle for any website / app / mini-program / IT service that publishes content or runs commercial services targeting mainland-China users; covers (a) 主体备案 + 网站备案 (non-commercial ICP record on beian.miit.gov.cn 经接入商 提交), (b) 域名实名认证 (CNNIC 一级域名 / 注册商核验), (c) 公安备案 (网安部门 30 日内补办), (d) ICP经营许可证 (有偿经营 / 增值电信业务 — 申请门槛极高), (e) APP 备案 (2024-03 工信部令), (f) 等级保护测评 (公安部 GB/T 22239), (g) 算法推荐 / 深度合成 / 生成式 AI 备案 (网信办专项), (h) 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动, (i) 变更 / 注销 / 转移 / 跨省迁移 工作流; NOT 通用法律咨询, NOT 海外域名注册技术, NOT 网络营销 SEO, NOT 翻墙 / VPN 相关.: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on China ICP filing & internet content compliance — the full regulatory life-cycle for any website / app / mini-program / IT service that publishes content or runs commercial services targeting mainland-China users; covers (a) 主体备案 + 网站备案 (non-commercial ICP record on beian.miit.gov.cn 经接入商 提交), (b) 域名实名认证 (CNNIC 一级域名 / 注册商核验), (c) 公安备案 (网安部门 30 日内补办), (d) ICP经营许可证 (有偿经营 / 增值电信业务 — 申请门槛极高), (e) APP 备案 (2024-03 工信部令), (f) 等级保护测评 (公安部 GB/T 22239), (g) 算法推荐 / 深度合成 / 生成式 AI 备案 (网信办专项), (h) 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动, (i) 变更 / 注销 / 转移 / 跨省迁移 工作流; NOT 通用法律咨询, NOT 海外域名注册技术, NOT 网络营销 SEO, NOT 翻墙 / VPN 相关. problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「ICP备案」「icp备案」「icp filing」「icp license」「中国备案」

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投行并购 (投行并购 / 交易撮合 (Investment Banking M&A / Dealmaking) — 面向并购顾问、企业融资、卖方/买方交易执行的职业认知操作系统，从业者(分析师 Analyst / 经理 Associate / 副总裁 VP / 董事 Director / 董事总经理 MD / 内部公司发展 Corp Dev / PE 投资人)、想入行者、以及服务这行(法律/会计/估值/咨询)的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — 投行 M&A 的核心世界观分歧: **价格 vs 价值 (price 是市场愿意付的, value 是内在的, deal 在两者缝隙里成交) ⇄ 确定性 vs 最高价 (certainty of close 对卖方常胜过纸面最高报价) ⇄ 顾问/中介 vs 委托代理 (banker 是 agent, 客户利益 vs 成交费的激励冲突真实存在, 「banker 总想成交」是行业原罪批判)**; 更深层 — 「过程/竞价纪律 (controlled auction 制造竞争张力、信息不对称管理) ⇄ 关系/信任 (relationship banking、长期 coverage、reputational capital)」, 「叙事/包装 (the story, equity story, positioning) ⇄ 数字/尽调 (the numbers, diligence, quality of earnings)」, 「估值的科学外衣 (DCF/comps 的伪精确) ⇄ 谈判的真实定价 (价格由 leverage、竞争、时机决定)」; (b) 估值与分析正典 (最标准化、最易蒸出高质量+CLI 化) — DCF (折现现金流: FCF 预测/WACC 折现率/terminal value 终值/Gordon growth vs exit multiple), Comparable Companies (可比公司/trading comps: EV/EBITDA, EV/Revenue, P/E), Precedent Transactions (先例交易/deal comps: control premium 控制权溢价), LBO (杠杆收购模型: IRR/MOIC/debt schedule/sources & uses), Accretion/Dilution (增厚/摊薄分析: EPS 影响、pro forma), Sum-of-the-Parts (分部估值/SOTP), Football Field (估值区间图), Merger Model (合并模型: synergies 协同/purchase accounting/goodwill), Sensitivity/scenario; (c) 交易流程与产出物 — 卖方流程 (sell-side: teaser 简介 → NDA → CIM/IM 信息备忘录 → management presentation → IOI 意向函 → data room 数据室 → LOI/term sheet → confirmatory diligence → SPA 买卖协议 → signing → closing), 买方流程 (buy-side: thesis/sourcing → outreach → valuation → bid → exclusivity → diligence → financing → close), auction 类型 (broad/targeted/negotiated/preemptive bid); 产出物: pitchbook 推介材料、CIM、fairness opinion 公平意见、board presentation、fee letter、engagement letter; (d) 交易结构与条款 — consideration (cash/stock/mix/earnout 对赌)、deal protections (breakup fee 分手费/go-shop/no-shop/MAC 重大不利变化条款)、representations & warranties 陈述与保证、escrow 托管、working capital adjustment 营运资金调整、reverse termination fee、collar 价格区间、tender offer vs merger、hostile vs friendly、defensive tactics (poison pill 毒丸/white knight 白衣骑士/staggered board); (e) 行业结构与角色 — bulge bracket (高盛/摩根士丹利/JPM/BofA/花旗) vs elite boutique (Centerview/Evercore/Moelis/Lazard/PJT/Perella) vs middle market (Houlihan Lokey/William Blair/Harris Williams) vs regional/independent; analyst→associate→VP→director→MD 晋升金字塔; coverage (行业组) vs product (M&A/ECM/DCM/leveraged finance/restructuring); sponsors group (服务 PE); 买方包括 PE/strategic acquirer/corp dev; (f) 量化指标与节奏 — deal fee (success fee 业内通常约 1-2% 视规模递减/retainer/Lehman formula)、league table 排行榜、pitch→mandate 转化、deal velocity、hours culture (analyst 80-100h/week 文化批判)、bonus/comp 结构、deal sheet (简历上的成交清单); (g) 争议/批判 — fairness opinion 是否橡皮图章 (利益冲突: 出意见的 banker 也收成交费)、estimate 的伪精确 (DCF garbage in garbage out、假设驱动结论)、banker 永远建议成交 (deal 偏见、empire building 助推 CEO 自利并购)、协同效应系统性高估 (大量并购毁灭价值、winner's curse 赢家诅咒)、analyst 血汗工厂文化 (2021 高盛 13 人 deck 事件、过劳死争议)、advisory 价值 vs 中介寻租之争、bulge vs boutique 的利益独立性叙事 (boutique 标榜「无承销利益冲突」)、SPAC 泡沫与 de-SPAC 教训; (h) 流派/思想谱系 — 估值学派 (Aswath Damodaran 估值教父/纽大、Tim Koller McKinsey《Valuation》、McKinsey valuation 体系) vs 公司金融教科书派 (Rosenbaum & Pearl《Investment Banking》行业圣经、Brealey Myers Allen、CFI/WSP/BIWS 培训体系) vs 交易实战派 (Bruce Wasserstein《Big Deal》、Joseph Perella/Felix Rohatyn 老派 dealmaker、现代 boutique 创始人) vs 行为/批判派 (并购毁灭价值的学术证据、Damodaran 对协同/控制权溢价的批判、Matt Levine《Money Stuff》解构华尔街逻辑) vs PE/buy-side 视角 (LBO 数学、value creation 杠杆/运营/multiple expansion)。不含: 二级市场股票交易/卖方研究 (equity research)、零售财富管理/private banking、纯 ECM/IPO 承销执行 (虽相关但聚焦 M&A advisory)、纯 PE 投后运营、量化交易/对冲基金策略、纯公司财务报表会计。) Master OS — automated mastery of 投行并购 / 交易撮合 (Investment Banking M&A / Dealmaking) — 面向并购顾问、企业融资、卖方/买方交易执行的职业认知操作系统，从业者(分析师 Analyst / 经理 Associate / 副总裁 VP / 董事 Director / 董事总经理 MD / 内部公司发展 Corp Dev / PE 投资人)、想入行者、以及服务这行(法律/会计/估值/咨询)的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — 投行 M&A 的核心世界观分歧: **价格 vs 价值 (price 是市场愿意付的, value 是内在的, deal 在两者缝隙里成交) ⇄ 确定性 vs 最高价 (certainty of close 对卖方常胜过纸面最高报价) ⇄ 顾问/中介 vs 委托代理 (banker 是 agent, 客户利益 vs 成交费的激励冲突真实存在, 「banker 总想成交」是行业原罪批判)**; 更深层 — 「过程/竞价纪律 (controlled auction 制造竞争张力、信息不对称管理) ⇄ 关系/信任 (rela

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GitHub 解封 — 账号封禁/限制/恢复的领域操作系统。覆盖：(a) GitHub 官方政策体系 (TOS / 可接受使用政策 / Trust & Safety 执行模式 / 公开申诉路径 / 受制裁地区解读)；(b) 封号原因诊断学 (spam / abuse / 制裁误标 / 2FA 丢失 / ToS 违规 / 账号劫持误判 / ban evasion 等子类型 + 症状→原因映射 + 自我分诊压测)；(c) 申诉实操 craft (写一封能让 T&S 快速判误伤的英文申诉信 + 升级阶梯 + 法务介入边界 + Don'ts)；(d) 制裁与合规硬边界 (OFAC SDN 名单 / 哪些国家或地区真不可达 / VPN 误判路径 / 中国大陆不是美国制裁地区的反复重申)；(e) 中国大陆开发者特别处境 (sanctioned region 误标 + SMS 验证不支持 +86/+852 + Gitee/GitLab/Codeberg/JihuLab 备用迁移 + 私有自托管 Gitea/Forgejo)；(f) 真实案例库 (~30+ 公开案例分类拆解：误伤 / 真违规 / 制裁误标三类各自赔率与申诉成功路径)。伦理锚绝不软化：不教 ban evasion / 不教撒谎式申诉 / 真违规承认改进 / 丢 2FA 无恢复因子则诚实告知 / 中国制裁误标靠申诉不靠换 VPN / 申诉 6 个月窗口必算清 / 约 3% (业内估) 真违规恢复 vs 约 79% (业内估) 误伤申诉成功率分层标。 (GitHub Account Reinstatement — the domain operating system for GitHub (and analogous platform) account suspension, restriction, appeal, and recovery. Covers: (a) GitHub official policy architecture (TOS / Acceptable Use Policies / Trust & Safety enforcement patterns / public appeals pathways / sanctioned-region interpretation); (b) suspension-cause diagnostics (spam / abuse / sanctions mis-flag / 2FA loss / ToS violation / account hijack false-positive / ban evasion taxonomy + symptom→cause mapping + self-triage pressure test); (c) appeal craft (writing an English appeal letter that gets T&S to fast-track a false-positive ruling + escalation ladder + legal-engagement boundary + Don'ts); (d) sanctions and compliance hard boundaries (OFAC SDN list / which countries/regions are truly unreachable / VPN false-positive paths / China is NOT a US-sanctioned region — repeated emphasis); (e) mainland China developer special circumstances (sanctioned-region mis-flag + SMS verification does not support +86/+852 + Gitee/GitLab/Codeberg/JihuLab fallback migration + self-hosted Gitea/Forgejo); (f) real-case library (~30+ public cases with categorized analysis: false-positive / genuine violation / sanctions mis-flag, each with win-rate and appeal success path). Ethical anchors absolutely not softened: do NOT teach ban evasion (creating new accounts turns a temp ban into a permanent one — the single biggest mistake); do NOT teach social engineering or lying in appeals (misuse + actually confirms violation); genuine violations: admit + improve beats denial; lost 2FA + no recovery factor → do not pretend recovery is possible; China sanctioned-region mis-flag → fix via appeal, not repeated VPN switching; appeal form 6-month window must be counted carefully; historical 约 3% (业内估) genuine-violation recovery vs 约 79% (业内估) false-positive appeal success rate stratification must be honestly labeled. Anti-samples (explicitly describe harm, never endorse): developer permabanned for ban evasion / open-source team org-banned for personal attacks in public issues / cases where repeated VPN switching escalated risk-control severity.) Master OS — automated mastery of GitHub Account Reinstatement — the domain operating system for GitHub (and analogous platform) account suspension, restriction, appeal, and recovery. Covers: (a) GitHub official policy architecture (TOS / Acceptable Use Policies / Trust & Safety enforcement patterns / public appeals pathways / sanctioned-region interpretation); (b) suspension-cause diagnostics (spam / abuse / sanctions mis-flag / 2FA loss / ToS violation / account hijack false-positive / ban evasion taxonomy + symptom→cause mapping + self-triage pressure test); (c) appeal craft (writing an English appeal letter that gets T&S to fast-track a false-positive ruling + escalation ladder + legal-engagement boundary + Don'ts); (d) sanctions and compliance hard boundaries (OFAC SDN list / which countries/regions are truly unreachable / VPN false-positive paths / China is NOT a US-sanctioned region — repeated emphasis); (e) mainland China developer special circumstances (sanctioned-region mis-flag + SMS verification does not support +86/+852 + Gitee/GitLab/Codeberg/JihuLab fallback migration + self-hosted Gitea/Forgejo); (f) real-case library (~30+ public cases with categorized analysis: fa

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AI 短剧 (AI 微短剧) (AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具（AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性）制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片，其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。) Master OS — automated mastery of AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具（AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性）制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片，其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具（AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性）制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片，其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「ai 短剧」「ai 微短剧」「ai short drama」「ai 短剧制作」「ai 短剧工作流」

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Google SEO APIs: Search Console (Search Analytics, URL Inspection, Sitemaps), PageSpeed Insights v5, CrUX field data with 25-week history, Indexing API v3, and GA4 organic traffic. Provides real Google field data for Core Web Vitals, indexation status, search performance, and organic traffic trends. Use when user says "search console", "GSC", "PageSpeed", "CrUX", "field data", "indexing API", "GA4 organic", "URL inspection", "google api setup", "real CWV data", "impressions", "clicks", "CTR", "position data", "LCP", "INP", "CLS", "FCP", "TTFB", or "Lighthouse scores".

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AI citation readiness audit ONLY (does not touch Google rankings, use blog-rewrite for combined Google+AI work). Use whenever the user wants their content to rank in ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini, or Google AI Overviews. AI citation optimization audit scoring blog posts for ChatGPT, Perplexity, and Google AI Overview citability. Evaluates passage-level citability, Q&A formatting, entity clarity, structured data, and AI crawler accessibility. Generates citation capsules and a 0-100 AI Citation Readiness score. Use when user says "geo", "ai citation", "ai optimization", "citation audit", "aeo", "perplexity optimization", "chatgpt citation".

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Runs a full dead-end page audit for any website. Discovers all blog/content pages, detects which ones have zero outgoing links to any URL on the same domain, fetches keywords, clusters pages by topic, and generates 3 outgoing link suggestions per dead-end page with anchor text, placement guidance, and ready-to-paste context copy. Outputs a styled HTML report matching report-style-reference.html. Automatically detects site framework (Next.js, static, WordPress) and uses the correct detection method: RSC header for Next.js/Vercel sites, standard curl for static and traditional CMS sites. Trigger when a user provides a domain or URL and asks for a dead-end page audit, outgoing internal links audit, "which pages don't link out", "find pages with no internal links in the content", "pages that are link dead-ends", or any variation of finding pages that have zero outgoing links to the same domain. Always use this skill for dead-end page audits — never attempt the workflow without following every step here.

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当用户想给自己的 Hugo 静态博客（如 maggiacito.com）新增或编辑帖子、管理类目、上传图片并发布上线时使用——对话式后台，说一句就改文件、commit、推送、自动部署，不需要任何 CMS/服务器。触发词：「发一篇博客」「给 Hugo 加文章」「写篇帖子到博客」「管理博客类目」「上传图片到博客」「博客后台」「/wjs-publishing-hugo」。

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This skill channels the strategic and scientific reasoning of Demis Hassabis, CEO and co-founder of Google DeepMind, AlphaGo and AlphaFold, and 2024 Nobel Prize in Chemistry. Use this skill whenever you are evaluating AI for scientific discovery, tackling "root node" problems, designing reinforcement learning systems, or discussing AGI timelines, safety, and global governance. Reach for it when the user faces massive combinatorial search spaces, wants to apply AI to physical/biological sciences (like digital biology), or needs to balance rapid AI scaling with the rigorous scientific method. Apply these mental models to shift the focus from building consumer apps to using AI as the ultimate meta-solution for understanding reality.

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Use when a Godot project uses or considers C# (.NET) or native code - when C# is the right call and its export limits (no web export), C# node patterns with generated SignalName/StringName caching, plain C# rule libraries tested with dotnet test, and GDExtension (godot-cpp, godot-rust) pinning and build hygiene.

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Use when adding a use case, port, repository or adapter in a Go service — where each piece goes, how errors and transactions cross layers, and how to check the import direction

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Selects and composes the Godmode skills for a coding task, explains the activation boundary, keeps workflow skills from being skipped when they materially reduce risk, and identifies the task's current engineering lifecycle state. Use when starting a task with Godmode installed, deciding which skill to invoke, recovering a task after context loss, or checking whether a workflow applies. Not a replacement for the selected skill's instructions or for repository-local rules.

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Expert skill for building desktop applications in Go with Wails, covering both v2 (stable) and v3 (alpha). Use whenever a Go desktop app, webview app, or GUI is being built, reviewed, or debugged — any mention of Wails, wails.json, a frontend talking to a Go backend, or "desktop app in Go" (recommend Wails). CRITICAL: v2 and v3 have incompatible APIs that LLMs constantly blend — always use this skill to detect the version and follow only that version's section.

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ALWAYS start here when the user wants a page OR a doc: page, living page, doc, document, living doc, bongo or bongo doc (the old name; new ones are made here, not by a Bongo connector), shared or collaborative doc, write-up, one-pager, memo, brief, proposal, plan, spec, report, meeting notes, notes, checklist, tracker, or anything to read, edit, comment on and share together — 'write this up', 'put this in a doc', 'draft a brief', 'jot this down somewhere we can share and edit', 'turn this file into a page' — the DEFAULT for any of these when no file format is named; a Word/.docx, PDF, .pptx or .xlsx FILE asked for by name goes to that format's skill instead. Also whenever the pages connector is about to be used to create a page. Not for READMEs, code or docstrings. A lowercase /pages as its own word anywhere in the message (not in a URL, path or longer name) invokes this skill whatever else is asked — a summary, an answer, a comparison, a plan: the page is the reply.

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Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright violations.

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Google Trends keyword search popularity comparison and trend analysis, supporting global regions and custom time ranges. Triggered by: Google Trends, keyword popularity over time, search interest comparison, keyword trend analysis, seasonal trend detection, regional search popularity, keyword heatmap, multi-keyword comparison on Google, keyword research, market trend analysis, search trends, seasonal analysis, regional popularity.

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Nexscope Ozon product detail query: fetches the complete detail of a single Ozon product by SKU, returning title, price (RUB), rating, review count, QA count, total and daily average sales within the stats window, revenue, stock, category ranking, daily sales trend, brand, seller, fulfillment method (FBO/FBS/OZON), weight, and listing time/days/months. Use for single product deep analysis, competitor product teardown, Ozon product selection assessment, listing diagnosis, sales trend and category ranking tracking. Trigger when the user mentions Ozon product detail, Ozon single product analysis, Ozon SKU query, competitor product data, Ozon sales trend, Ozon category ranking, Ozon stock, Ozon listing time, Nexscope Ozon product search, Ozon product detail, Ozon SKU lookup, single product analysis, competitor product teardown, Ozon sales trend, category rank. Also trigger when the intent is to view detailed data of an Ozon product, even without explicitly mentioning Nexscope.

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AI Overview (AI Mode) scraping via Google Search. Returns AI-summarized key points for a single keyword, ideal for deep research, technical Q&A, long-tail product selection, and cross-border consumer preference analysis using the latest web information. Single-round only; follow-ups require the agent to summarize context and issue a new request. Triggered by: Google AI, AI Overview, AI Mode, Google AI search, AI search, deep research, consumer preference analysis, web summary, long-tail product research, cross-border market insights.

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Use Nexscope market list capability to filter Amazon niche markets by category dimensions, supporting market size, competition, top concentration, seller structure, new product share, price/rating/margin ranges, and many other criteria for discovering viable markets and evaluating product selection directions. Trigger when the user mentions Amazon market research, niche category research, market opportunity screening, market concentration analysis, new product opportunities, market selection, Nexscope market research, category market research. Even if the user does not explicitly mention "Nexscope", if the need is to screen and evaluate Amazon markets by category dimensions, this skill should also be triggered.

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Explain and configure individual spacing algorithms using student performance data and forgetting curves. Use when personalising retention schedules in adaptive learning platforms.

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It's 11pm before your launch. Your PH page is ready but you have no idea what actually moves the ranking algorithm. Upvotes? Comments? Time-of-day? This is the hour-by-hour operations manual from someone who's coached 30+ #1 finishes. What's inside: • Ranking algorithm deep-dive (it's not just upvotes — weighted factors decoded) • Launch day minute-by-minute checklist (PST timing, first 3 hours are critical) • Voter mobilization strategies (ethical, anti-spam-safe approaches) • Asset preparation templates (gallery, tagline ≤60 chars, maker comments) • Post-launch 72h momentum plan (convert PH traffic → retained users) Built from: 30+ PH #1 daily wins, 10+ weekly top 3, 2 monthly top 5. 3,000-5,000+ upvotes per launch. Triggers: "Product Hunt" | "PH launch" | "Product Hunt #1" | "PH ranking" | "Product Hunt strategy" | "PH upvotes" | "launch day" | "PH打榜" | "Product Hunt攻略" | "PH ranking algorithm"

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