「迭代」の検索結果

用户在周期性复盘 X 内容数据、分析哪些内容类型表现好、决定下步内容策略调整时使用。四步闭环:数据收集(拉曝光/互动/收藏)→原因分析(按内容类型对比,查Hook/Body/CTA)→优化迭代("如果重来怎么做更好")→记录追踪(Notion模板闭环)。找20%贡献80%价值的内容加倍投入。周复盘聚焦数据(互动率),月复盘审视战略(变现路径)。Trigger signals:"这周发了15条怎么复盘""哪些类型互动高""下周内容策略怎么调""帮我分析数据"/"weekly content review""which content type performs better""optimize next week's content"。不适用于:单条内容生产(用x-short-content-craft)、帖子没爆焦虑心态(用x-longtail-strategy)、理解推荐算法机制(用x-foryou-algorithm)。

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不一书个人工作台生成器。通过一场引导式访谈，帮用户（包括完全不懂代码的人）做出一个属于自己的手机端个人工作台—— 左侧常驻功能栏、右侧卡片流，打开就是今日计划、打卡、记账、体重、日程、单词、树洞等自己每天真正要用的东西， 可以部署上线并添加到手机桌面，像一个 App 一样用。 当用户说"初始化不一书个人工作台生成器"、"初始化 bys-personal-dashboard"、"我想做一个自己的个人工作台"、 "抖音上那种个人工作台我也想要一个"、"把我的日常安排做成一个手机页面"时必须触发； 即使用户只是丢来一张别人的工作台截图说"我也想要这种"，也应触发。 已有工作台后说"给我的工作台加个XX功能"、"工作台换个配色"、"工作台改一下"时，走迭代流程而不是重新初始化。 用户没说"工作台"这个词时，用三个特征判断：①在手机上用 ②每天都会打开 ③装的是用户自己的私人数据 （体重、账目、打卡、待办、日记）。三个同时成立就该触发，比如"我想把体重记账待办整理到一个地方、 手机上能点开"——这就是工作台，只是用户不知道这个叫法。三个缺任何一个都不要触发。 功能只有一个也算——"我老忘记吃药，想每天在手机上勾一下"就是种子需求，别因为"听起来只是个小功能"就不触发。 判据是数据属于谁，不是数据存在哪：用户自己的记账 Excel 想做成手机上每天看的页面，是工作台；公司销售数据做报表，不是。 不用于：用完就走、不存个人数据的小工具页（抽奖转盘、计算器、放在活动大屏或直播间给别人看的倒计时）、 后台管理系统、 给团队用的多人协作工具、个人博客/作品集/对外展示的个人官网（那些是给别人看的，不是自己每天用的）、 公司或业务数据的报表看板（用 xlsx 之类的技能）、与个人工作台无关的普通 HTML 编码问题。

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当用户要写出高质量 Goal Prompt，把模糊、战略性、多步骤、证据不足、持续/自动化或容易跑偏的请求整理成可执行、可验证、可暂停的目标契约时使用。适用于写 goal、优化任务提示词、明确 done/success criteria、deep research 后定战略、大改前 inventory、修复跑偏计划、识别可委托的重复 workflow、为 Codex 或 Claude Code 准备执行任务；默认一次性交付只生成 Goal Prompt，只有存在真实后续迭代需求时才追加 Loop Prompt，不执行 goal 或 loop，也不创建自动化。

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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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根据用户描述生成高质量绘图 prompt，并按通用、roadmap、schematic 模式通过 BenszAPI 直接完成 gpt-image-2.5-flare、gpt-image-2.5-sunburst、gpt-image-2 或 Nano Banana/Gemini 出图、编辑和多轮迭代；这是自包含的图片生成工作流，选中后不得调用或依赖 imagegen，除非用户明确要求同时使用 imagegen。

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调用 Yosys 0.35 对 RTL 进行逻辑综合并技术映射到 ASAP7 标准单元，产出门级网表 + QoR 报告。支持并行综合（基于空闲CPU数量）。Workflow: (1)生成综合脚本;(2)并行执行综合;(3)LLM检查结果并迭代优化。触发场景：(1) bba-guru-synthesis 已完成 SDC 与 CDC 检查、需要生成 netlist；(2) PD 反馈 area/path 超标需要重综合；(3) 显式 /bb-invoke-yosys。

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显式触发的 Claude Code → Codex CLI 桥接 skill。把对话上下文 / plan / 相关文件 / 项目约定外化为 bundle 目录，调用 codex exec 并用 response.schema.json 作结构参考 + Claude Code jq 后处理校验。适用 4 场景（v1.1 起）：plan 审阅、Codex 编码、Claude-Codex 互审最多 2 轮迭代、verification-round 验证轮。

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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「ML项目流程 — 收集→训练→部署→迭代」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to ml-workflow.

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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「不等完美数据 — 先用起来再迭代」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to dont-wait-perfect-data.

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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「迭代而非完美 — AI产品的渐进式改进」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to iterate-not-perfect.

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从游戏客户端（安装包/APK/IPA/EXE 或 dump.cs、lua、usmap、抓包等）反推服务端协议并复现可部署服务端。含阅读路径分派、原理层(primer：三要素/数据包协议/协议表/热更源码)、四阶段路线图(workflow-roadmap：静态分析→建工具+登录链→重定向→补包循环→清单迭代)、11 种反推方法选择器（含内联服务端路线）、接口清单提取器（tools/）、协议规格模板(protocol.spec.yaml)、wire 级定点改写（不等 schema 齐就能跑）、客户端地址来源清查、三轴状态与验收体系、发布运维清单、进度清单(TRACKER.md)、登录链条与功能清单模板。覆盖：账号登录注册、房间匹配、战斗、掉落物资、抽卡、充值与邮件、部署(本地/服务器/Termux/Windows)、客户端对接、闭环验证；并支持 Unity(IL2CPP/Mono/Lua)、Unreal(UE4/UE5)、Cocos2d-x/Cocos Creator(JS/Lua 热更)、C#、AS3、Java、JS 等客户端；含进服后的 Live 运营手册；并含「内联服务端」路线（客户端进程内合成响应、运行时对象合成与字段发现、平台 SDK 登录态复用与目录服/区服两段准入）。

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前端 UED 开发工作流——数据先行、分步实施、迭代精化。当你需要设计或修改前端页面、组件、交互流程时使用此 skill，包括新页面开发、现有页面重构、可视化图表、Bug 调试、交互优化。即使用户只是说'改一下首页'或'这个图显示不对'，也应参考此工作流。覆盖 Vue / React / Svelte 等主流前端框架。

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PM 编排技能 — 具备意图识别与动态路由能力的项目管理中枢。除了 pm 的全部 Story/Epic/Sprint 管理能力外，pm 能分析用户 prompt 的多领域意图，动态匹配所需的专业 skill（arch/dev/ued/qa/devops 等），生成编排计划并在用户确认后依次唤起各 skill 协同工作。当用户的请求涉及多个专业领域、需要跨 skill 协调、或者用户希望用一个 prompt 驱动完整的「设计→实现→验证」流程时，使用此技能。纯 Story 管理/迭代规划等单领域任务，pm 会直接处理而不路由。

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产品经理角色。关键词：产品/需求/用户流/闭环/MVP/产品定义/开发计划/用户动线/功能设计/产品迭代。激活后立即读产品定义.md和开发计划.md，执行沙盘推演关卡A。

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主动式产品演进规划 Skill。基于「AI时代产品问题全景框架」等设计原则，主动分析当前产品现状，识别原则缺口，生成有理据的改进建议。与 role-产品经理 的区别：后者执行具体设计任务；本 Skill 是「对照原则做战略诊断，主动思考产品应该怎么演进」。触发词：「基于产品原则看看有什么可以改进的」「帮我看看产品还缺什么」「给我一些迭代建议」「从第一性原理看这个产品」「主动分析产品」「这个产品符合马斯洛新瓶颈吗」「产品演进建议」。

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將高風險產品目標轉成可否證、benchmark-gated R&D；可分發專案／Skill 的迭代與收尾預設納入 GitHub 安全更新、回滾及舊版淘汰。

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StyleWork 需求排期共创 / 需求优先级讨论：当用户给出云效导出、钉钉 Sheet、Excel、截图或一批需求标题，希望先汇总这一批在解决什么，再识别重复、依赖、前置能力和模糊项，并结合领导重点、客户承诺、阶段方向、技术难度与容量讨论建议迭代和优先级时使用。适用于信息不完整但仍需要临时排期建议的场景。只读分析，不用于导出到钉钉、自动修改云效/钉钉、替用户作最终排期决定或承诺交期。

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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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复杂探索资产化 / Complex Exploration：当用户面对复杂、不确定、多轮迭代的产品策略、Roadmap、商业化定价、竞品定位、复杂 PRD 前置探索、项目复盘或方法论沉淀任务时使用。它先判断任务类型，暴露隐含假设，重构真正问题，规划探索路径和中间产物，并在结束后沉淀认知、结构、方法论、工具和影响力资产。不用于简单润色、翻译、摘要、明确执行任务；问题只需早期认知校准时优先用 ai-collaboration-calibration，已有方案要压力测试时用 grill-me，系统专题研究用 research-topic-compiler。

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融合单元的范围判定与收益前置评估：判定「哪些计算该被融进同一个融合单元、边界画在哪、 融了值不值」。结构侧按融合单元构造规则切边界——函数边界即候选组；FA（含 BSA 等变种）为 禁融锚点；以 norm / rope / FA 为分界分区，全 Vec 区域优先试融；区域内有 Cube 时以 Cube 为 首算子向后包裹 Vec（Σvec 小于 cube 或遇下一 Cube 封口）；一轮之后纯 Vector 单元之间再迭代； MLP / MoE 以矩阵乘族（MatMul / BatchMatMul / GroupedMatmul）为界；若该段计算已由单个 融合算子承载，按规则 6 先确认载体是否已生效（不重复建单元）。 收益侧按计算单元利用率判型（memory_bound、*_vec|mac|mte2|mte3_ratio、cube_utilization）， 叠加带宽下限 / 区域占比 / 天花板法 / 地板先行 / Amdahl 传导校验给出 go/no-go。 当用户问「这几个算子能不能融成一个」「融合边界画在哪」「融多大范围」「融了值不值得」， 或 profiling-analyze 给出融合机会候选需要定范围与收益时使用；即使用户只说「这条链要不要 合成一个 kernel」「这里能不能省一次读写」也应触发。 **已经做完、实测收益却打平或为负时同样触发**——此时的任务不是接受"融合无收益"， 而是按事后复核做**等功忙计数对照**归因，并在缺陷落在融合核自身时**升级 operator-dev**。 边界：只出「融合单元草案 + 收益判定 + 否决理由」。不做采纳与选点（dit-perf-opt 依收益选 top 并派活）、不做采集与瓶颈定位（profiling-collect / profiling-analyze）、不写 kernel、不写 pattern、 不做使能与并行选型、不定义验收标准（引 accuracy-gate / perf-gate）。 由 profiling-analyze（融合机会候选）与 operator-dev（实现前的收益评估）调用。

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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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根据最新的AI领域资讯或周报，持续迭代更新AI全球监管政策Know How知识库。当用户需要基于资讯更新AI监管知识库，或从零创建AI监管Know How文档时使用此技能。

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文献接力（ScholarRelay）：人机协作法学／中文学术论文写作工作流。解决的核心问题是——机构订阅文献库（知网等）需经校园 webvpn 的 IP 授权才能下载，Agent 无法自行走通这条链路，而让非专业用户自建浏览器自动化又门槛过高；本工作流把链路切在授权边界上：人做检索/导出题录/下载 PDF，AI 做解析/分级/精读/写作/校验/排版。并把流程固化为十阶段协议（立项定锚→题录获取→解析分级→精读笔记→分章写作→修订体检→编号校验→投稿排版→模拟审稿→选刊投递），用脚本强制保证正文引用编号与文末参考文献一一对应、不从零编造文献页码、用版本健康度监控防止补丁式迭代把论文改烂、用机械扫描清除 AI 写作痕迹与标点问题。 Trigger when user asks for 文献接力, scholarrelay, 论文合作流程, 人机协作写论文, 文献分级, 文献精读笔记, 写作启动包, 参考文献编号校验, 编号错位, 投稿排版, 模拟审稿, 征文投稿, 知网题录解析, 期刊体例 Word, 论文修订, 车轱辘话, 越改越烂, 版本对比, 文字冗余, 摘要写作, 关键词, 去AI腔, AI写作痕迹, 选刊, 投稿策略, 投稿检查清单, 法学引注手册, CSSCI期刊.

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运用《奔跑吧，程序员》(Hello Startup) 的进化式增长理念，指导创业期的产品、技术与团队决策。适用于用户想验证新产品想法、做技术选型或架构设计、担心过度设计、组建创业团队或招聘把关、制定产品迭代节奏时使用。

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