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用于查询、检索、核验、下载、导出、批量采集中国官方法律法规、规章、条约和具体法条。Use this skill aggressively when the user asks to 查法律、查法规、查条例、查规章、查条约、查法条、查第几条、找法律依据、引用法律依据、核验现行有效、判断是否废止/已修改/尚未生效、下载法规全文、导出法规目录、批量下载法规文件、按关键词检索具体法条、展开法条分析，或在中国法律咨询、案例分析、合规审查、合同审查、劳动争议、行政法分析、公司合规、数据合规、政策研究中需要调用、核验或引用中国现行有效法律法规原文作为依据。Trigger also when phrases such as 依法、依规、依照法律规定、法律法规 imply a need to verify specific statutory authority or article-level text. Covers 国家法律法规数据库 (flk.npc.gov.cn), 国家规章库 (gov.cn), 外交条约库 (treaty.mfa.gov.cn), 国务院政策文件库 (sousuo.www.gov.cn), 司法部行政法规库 (xzfg.moj.gov.cn), 党内法规库 (12371.cn), 国防部法规文库 (mod.gov.cn), 税务法规库 (fgk.chinatax.gov.cn), 生态环境部法规规章 (mee.gov.cn), and 最高人民法院发布栏目 (court.gov.cn). Supports 标题/正文检索, 精确/模糊检索, 时效性过滤, 分类过滤, 分页, 排序, 单篇下载, 批量下载, 法条级抽取, 地区/制定机关分类, and browser fallback. Trigger when the answer may depend on current effective Chinese statutes, regulations, rules, treaties, article text, official document status, or official source attribution. Do not use for purely general legal theory, generic writing, or legal reasoning that does not require retrieving or verifying official Chinese legal documents.

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当用户想在大V帖下评论获取曝光、纠结Repost还是Quote、或问"怎么引发互动""怎么在别人帖下获曝光又不被当蹭流量"时调用。六种评论互动法(有价值提问/A-B引战/坎宁汉姆定律/真诚请教/生活日常/找骂)+高质量回复吃原帖流量+Repost vs Quote区分。Trigger:评论互动/蹭流量/Quote还是Repost/评论区抢占/comment engagement/quote vs repost/how to reply for exposure。不适用于:自己发原创帖(用x-short-content-craft)、冷启动整体策略排序(用x-cold-start-playbook)。

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新号没粉丝、推文没人看、怎么度过冷启动时用。涨粉四步漏斗(曝光→展开→Profile门面→关注)诊断丢哪步,按边际回报排序投六策略:大V评论区抢占(最高)/引用转发+深度观点/每日发推/互关社区(≤15/天)/蹭热点/互动率优先;前24h主动加热突破初始池。Trigger:"没粉丝""帖子没人看""冷启动""怎么起量""0 followers""no engagement""cold start"。不适用:开业前装修/蓝V/养号(→x-account-setup)、已有稳定粉丝日常运营、限流封号排查(→x-account-pitfalls)、纯评论技巧(→x-comment-engagement)。

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RAG（检索增强生成）管道全流程。覆盖文档处理、Embedding、向量存储、检索策略、 重排序、生成优化、评估迭代、生产化部署。 触发关键词：RAG、向量检索、Embedding、知识库、文档问答、向量数据库、 Chunking、Reranking、Hybrid Search、语义搜索。

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模型评估全流程。覆盖分类/回归/排序/生成/RAG/LLM 评估、A/B 测试、 在线监控、数据漂移检测、评估集构建、基准测试。 触发关键词：评估、指标、Precision、Recall、F1、AUC、BLEU、ROUGE、 A/B 测试、基准测试、数据漂移、模型监控、RAGAS、LLM-as-Judge。

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审查 SQL、分析慢查询和提出查询优化建议时使用。适用于执行计划分析、N+1、分页排序、聚合过滤和查询重写。融合 EXPLAIN 解读、ESR 反推、ORM 陷阱识别。

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根据真实查询场景设计索引和访问路径时使用。适用于索引设计、读写权衡、分页排序、唯一索引和性能评审。融合 B-tree / Hash / GIN / BRIN 选型 + 复合索引顺序 + 覆盖索引 + 部分索引。

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扫描 RTL 目录提取模块层次依赖，拓扑排序后写 file_list.f（叶模块在前，top 在最后），供 Yosys/Verilator 使用。触发场景：(1) bba-guru-rtl 生成 RTL 后生成 file_list；(2) 显式 /bb-find-module-deps。

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社媒互动增长专家团 AI 评论运营专家（瑞普 · Reply）。负责评论智能分类与优先级排序，差异化回复策略设计，转化引导话术，品牌人设维护与禁忌词管理，多语言评论处理。 触发词：由 social-engagement-team-lead 主理人调度执行 Phase 3 评论运营任务时激活。不直接面向用户。

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关键词研究与主题聚类策略工具集。提供搜索意图分析、竞品 SERP 分析、主题聚类设计、 内容优先级排序和关键词蚕食防护功能。 触发词：关键词研究、竞品分析、主题聚类、搜索意图、长尾词、关键词难度

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投资组合经理。综合所有分析师信号和风险约束，做出最终的 BUY/SELL/HOLD 决策和具体操作方案，输出 [最终投资决策]。 在 Phase 3 决策阶段由 hedge-fund-lead 主理人顺序调用。 擅长：多信号加权综合、风险收益比评估、仓位设计、策略执行规划、催化剂与风险事件排序。

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StyleWork 云效需求同步 / 云效导出到钉钉表格：当用户要把云效某个月或某批需求导出为 Excel，并复制到已有钉钉在线表格的新 Sheet，按迭代排序、分组留空、设置黄色加粗表头、冻结首行和置顶时使用。也适用于登录过期后扫码继续、用户直接提供本地 Excel、或检查本次同步结果。V1 只做云效到钉钉，不用于需求排期判断、钉钉反向写回云效、创建新的钉钉文件或修改已有 Sheet。

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案例检索与类案分析大师：帮助法律工作者掌握案例检索方法、制作类案检索报告 核心能力： 1. 类案识别与判断标准 2. 检索平台使用与检索方法 3. 关键词设计与优化 4. 类案筛选与排序 5. 类案检索报告制作 适用场景： 1. 诉讼案件类案检索 2. 法律问题研究 3. 裁判规则梳理 4. 类案检索报告制作

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中国大陆地区法院类案快速检索与《案件检索报告》（DOCX）生成技能。以案件五项要点（案由/法律关系、争议焦点、关键事实、我方诉请与诉讼地位、请求权基础法条）为检索锚点，经一次四问确认即开工（其中**检索地域范围**与**裁判时间范围**为强制选择题，默认范围为「2021年1月1日以后裁判的浙江省范围内的法院案例」，用户点选默认后须回显该范围提示）；按**请求权基础、法律关系、案件事实三要素**判定高匹配——用户**指定**检索特定结果的案例时结果相似度计入评分（四要素满分 10 分），用户**未指定**时结果相似度不作为高匹配考虑因素（三要素满分 8 分）；r1 判定须**核对法条版本与时间效力**，援引已失效旧法条者不得给满分；以语义向量检索为主召回、精确结构检索为条件兜底，本地脚本加权打分后按「得分率 ＞ 法院层级 ＞ 审判程序 ＞ 裁判日期」排序，并检测**同院同日同标题的重复入库**案件、疑似重复者不占入报名额；截取匹配度最高的 5–10 例类案，逐案调详情核验案号并摘录判词原文，最后直接输出含页脚页码的 DOCX 报告（默认保存至桌面）。全流程人工确认 1 次、检索类调用控制在 2 次召回 ＋ ≤10 次详情以内，报告阶段检索冻结。未指定结果时三要素高匹配而结果相反者亦会入报（逐例标注结果方向），指定结果时结果相反者一律剔除；报告内以两处固定声明披露「未设不利先例定向检索路径」的局限。当用户要求「快速检索类似案例」「找几个正向案例」「快速版案例检索报告」「检索 5 到 10 个类案并出报告」「出一份类案检索报告 docx」时使用。需要四象限归位、反向案例定向检索、补充召回多轮迭代或 14 分制硬软条件精判时，应使用完整版技能「案例检索报告Plus」而非本技能。基于华宇元典法律数据 MCP。

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一站式法律服务平台 — 专业法律咨询 + 要素式/通用起诉状起草 + 刑事专项材料辅助 + 法条分析与法规检索。flk.npc.gov.cn API实时法条优先，不可用时AI知识库降级兜底；以22类法律领域覆盖矩阵约束路由边界；支持35个起诉状模板、5类刑事专项材料辅助；内置Logic Doctor逻辑自检、诉讼时效追踪及10类异常容错处理（含连续失败熔断）；渐进式意图收敛协议（3轮状态机）；混合意图自动任务拆解（按依赖排序→合并→顺序执行）。非标准案由自动使用通用模板。

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NLM PubTator3 实体级关系挖掘原子 skill — 在 PubMed 文献里检索"疾病-药物-基因-化学品-突变-物种-细胞系"的标注与关系三元组。当用户问"BTK 与肺曲霉病的关联文献"、"BTK 抑制剂(MeSH D000077180)在哪些研究被讨论"、"标注这些 PMID 中提到的所有疾病/药物/基因实体"、"ibrutinib 的 MeSH/DrugBank ID"、"voriconazole 与 CYP2C19 药物-基因相互作用"、"BRAF V600E 突变 / rs113488022 检索"、"实体共现 / co-mention / 关系挖掘 / 实体规范化 / NER / annotation / entity normalization / disease-gene association / drug-gene interaction / chemical-disease relation" 时使用。无需 API key,跨平台稳定。**实体级 + 关系级**定位 — 不做综合文献检索(走 pubmed-eutils / europepmc-search)、不做全文段落抽取(走 bioc-fulltext-fetch)、不做证据等级排序(走 medical-evidence-grading)。

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从 candidates.md 里按当前 rubric 排序推荐 top N 选题，每条带 composite + 一句 rationale + 锚点对比。**candidates 不存在时给引导而非报错**。触发词："推荐选题"/"next topic"/"下一篇做什么"/"recommend topics"/"挑一个选题"。

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在授权渗透测试中挖掘 SQL/NoSQL 注入（SQLi、NoSQLi，含 WAF 绕过、盲注、堆叠查询、类型混淆注入）。当用户输入拼进 SQL/NoSQL 查询时使用——典型场景：id/搜索/排序/过滤参数、数组键当 SQL 片段、PHP 类型混淆、MongoDB `$where`/`$regex`、堆叠查询到 xp_cmdshell。适用目标类型 Web / REST API。触发场景包括用户说"测下 SQL 注入""这个参数能不能注入""盲注/时间注入试试""NoSQL/MongoDB 注入看一下"。输出：注入点 + 类型 + 证据的 finding（含 killed 记录）。

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