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「logic」の検索結果

1,499 件 ・ 関連度順

概要と使いどころ

Apply before writing logic: choosing core types and data structures, sequencing scaffold-vs-feature work, asking what concurrent actors share. Get the data structures right so downstream code becomes obvious.

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Sma1lboy/rove1712026年10月14日 更新

Apply when writing stateful logic, or when code branches a lot or repeats a shape assumption across files. Encode the domain in a structure instead of scattered conditionals.

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Sma1lboy/rove1712026年10月14日 更新

appsmith

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Appsmith is an open-source low-code platform for building internal tools, admin panels, and dashboards. Use when a user asks to create CRUD interfaces, connect to databases or APIs with drag-and-drop widgets, write JSObjects for business logic, or self-host Appsmith with Docker or Kubernetes.

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TerminalSkills/skills1672026年10月14日 更新

Audit whether a paper's EVALUATION DESIGN actually measures what it claims and whether its reporting is complete — the validity layer family D (experiment-forensics) cannot reach. Three patterns: train/test leakage means the reported score may not measure generalization (HP-EVAL-LEAKAGE — adopts the Kapoor & Narayanan 8-type / 3-category leakage taxonomy; the illegitimate-proxy / sampling-bias / pretraining-contamination subtypes hand off as needs_external_check, naming but NEVER running Oren-2023 exchangeability / Shi-2023 Min-K% / Golchin-2023 Time-Travel / BIG-bench canary); a load-bearing LLM judge is conflicted (same model/family as a compared system) or unvalidated (no human-agreement, no bias control) (HP-JUDGE-VALIDITY); a declared condition/metric is dropped or switched to favor the method, or 'best' is chosen with no held-out set (HP-SELECTIVE-REPORTING). Verdict-bearing at L0/L1 from the DESCRIBED protocol — NOT repo-gated like experiment-forensics; L2 only CONFIRMS against split/preprocessing/result files. A fresh cross-model reviewer (gpt-5.6-sol xhigh, read-only, fresh thread per pass) PROPOSES findings, each span-anchored to a ledger claim_id; tools/adjudicate_findings.py DECIDES the verdict. Leakage and under-reporting are usually HONEST methodological errors — every finding describes a discrepancy to CHECK, never an accusation. An LLM generating GROUND-TRUTH labels is HP-FAKE-GT (experiment-forensics) — routed there, not here. Emits eval-design-forensics.findings.json; computes NO verdict. Detect-only. Triggers: "eval design audit", "evaluation validity", "train/test leakage", "data leakage", "is the score measuring generalization", "LLM judge bias", "is the judge validated", "selective reporting", "cherry-picked results", "评估设计审计", "评测有效性", "数据泄漏", "训练测试集泄漏", "裁判模型有没有验证", "选择性报告".

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wanshuiyin/Anti-Autoresearch1632026年10月7日 更新

供应链与生产运营 (供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后 just-in-case、多源、近岸/友岸的回摆;精益派反驳崩的是『假精益』——单一来源+砍库存不砍变异) ⇄ 服务水平 vs 库存成本(安全库存/报童模型/ABC-XYZ 的经典取舍,牛鞭效应放大上游波动) ⇄ 成本导向压价 vs 供应商共生开发(Kraljic 分级、丰田供应商协会式长期共生 vs 年降指标与竞价) ⇄ 一个数 vs 各部门各算各的(S&OP/IBP 的本质是跨职能对齐到一套数字与一份产销计划))**; (b) 工具栈(此行的工具是『系统+方法』的混合) — ERP/MRP(SAP S/4HANA PP·MM、Oracle、用友·金蝶、Odoo、NetSuite)、APS 高级计划排程(Kinaxis RapidResponse、o9、Blue Yonder、SAP IBP、OMP、Siemens Opcenter APS)、MES/车间执行(Siemens Opcenter、Rockwell FactoryTalk、黑湖智造)、WMS/TMS、需求预测(统计模型 + Nixtla StatsForecast/Prophet、FVA 预测增值分析)、运筹优化与仿真(OR-Tools、Gurobi、Pyomo、AnyLogic、FlexSim、SimPy)、供应链风险与多级可视(Resilinc、Everstream、Interos)、分析层(SQL/Python pandas/Power BI)、以及纸笔工具(价值流图 VSM、A3、看板、标准作业票)—— 选型决策树的关键分岔是 MTS/MTO/ATO/ETO 履行模式与需求变异度,而非厂商功能清单; (c) 心智模型层 — 利特尔法则(在制品 = 产出率 × 流动时间)、瓶颈与非瓶颈、缓冲三态(库存/时间/产能缓冲)、解耦点(客户订单渗透点 CODP)、牛鞭效应、takt time 节拍与产线平衡、OEE 与六大损失、muda·mura·muri 三种浪费、自働化 jidoka 与安灯、防错 poka-yoke、SMED 快速换模换出小批量、平准化 heijunka、PDCA 与丰田改善型 Toyota Kata、DMAIC 与 Cpk 过程能力、报童模型与安全库存公式、ABC-XYZ 分级; (d) 工作流/SOP — 跑一轮月度 S&OP(需求评审→供应评审→预 S&OP→执行 S&OP)、做需求预测与预测误差复盘(MAPE/WMAPE/bias/FVA)、设定库存分级与安全库存、MRP 跑批与例外消息处理(缺料齐套与 MRP 神经质)、瓶颈识别与 DBR 排产、价值流图现状图→未来图→改善计划、新品导入 NPI 与多级 BOM/ECN 工程变更、供应商选择与开发(RFQ→审厂→APQP/PPAP→量产→年度绩效)、断料应急与交期承诺(ATP/CTP)、循环盘点与库存准确率; (e) 知识正典(en/ja 一手极厚,中译齐全) — 《目标 The Goal》Goldratt(TOC 小说体奠基)、《丰田生产方式》大野耐一、《改变世界的机器》Womack·Jones·Roos(MIT IMVP 研究)、《精益思想 Lean Thinking》Womack & Jones、《丰田模式 The Toyota Way》Liker、《工厂物理学 Factory Physics》Hopp & Spearman(排队论视角的运营科学)、《学习观察 Learning to See》Rother & Shook(VSM)、《丰田套路 Toyota Kata》Rother、Spear & Bowen 的 HBR 1999《Decoding the DNA of the Toyota Production System》、Lee/Padmanabhan/Whang 1997《The Bullwhip Effect in Supply Chains》、Ptak & Smith 的 DDMRP、Orlicky 的 MRP、Chopra & Meindl 的供应链管理教材、Deming《转危为安 Out of the Crisis》、Sheffi《The Resilient Enterprise》、ASCM/APICS 的 SCOR 参考模型与 CPIM/CSCP 知识体系; (f) 行业大佬/figures — 大野耐一(TPS 立法者)、新乡重夫(SMED/防错)、Eliyahu Goldratt(TOC 创立者)、W. Edwards Deming(变异与系统观)、James Womack & Daniel Jones(把 TPS 译成西方可学的『精益』)、Jeffrey Liker(丰田模式学术化)、Mike Rother(VSM 与改善型)、Wallace Hopp & Mark Spearman(工厂物理学)、Hau Lee(斯坦福,牛鞭效应与 Triple-A 供应链)、Yossi Sheffi(MIT,韧性)、Carol Ptak & Chad Smith(DDMRP)、David Simchi-Levi(MIT,风险敞口指数)、Steven Spear(TPS 的 DNA)、以及中文圈的供应链实务作者(刘宝红等); (g) 争议/批判(必须保留不洗白) — JIT 是不是 2021 全球断链的元凶(精益派反驳:崩的是单一来源+砍库存不砍变异的『假精益』);西方学精益的高失败率(只搬工具不搬思维,精益在很多工厂沦为裁员的代号);六西格玛黑带官僚化与扼杀创新之争;TOC 派与精益派互相攻击(Goldratt 讽刺精益是等浪费自己浮现);预测无用论(需求驱动派说预测必然错、要靠缓冲吸收)vs 统计预测派;控制塔/数字孪生/AI 预测的过度承诺与高项目失败率;中国制造的年降与内卷式压价 vs 供应商共生;近岸·友岸外包是真实产能转移还是政治叙事; (h) 流派/思想谱系 — **精益/TPS 派(丰田血统:大野-新乡→Womack/Jones/Liker/Rother,信全局消除浪费与人的改善能力)** vs **约束理论 TOC 派(Goldratt:系统产出只由瓶颈决定,聚焦五步、DBR、缓冲管理)** vs **统计质量/六西格玛派(Deming-Juran-Shewhart→GE/Motorola,信减少变异与过程能力)** vs **运营科学/工厂物理学派(Hopp & Spearman:用排队论与数学定律解释,认为精益与 TOC 都是特例)** vs **需求驱动/DDMRP 派(Ptak & Smith:预测不可靠,靠战略解耦缓冲)** vs **韧性/风险派(Sheffi、Simchi-Levi:效率之外必须为断链设计)**。不含: 跨境电商卖家的发货与头程物流(已由 cross-border-ecommerce 覆盖)、纯采购的商务谈判技巧、企业级 ERP 的代码实施与二次开发、通用项目管理。) Master OS — automated mastery of 供应链与生产运营 (Supply Chain & Production Operations) — 面向制造业与消费品实体供应链的『计划-制造-交付』运营判断,不是采购谈价技巧,也不是跨境电商发货物流。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **流动 > 局部效率(用有效产出/流动时间看系统,而不是用设备利用率/人均产出看工位;非瓶颈上的效率是幻觉) ⇄ 精益拉动 vs 推式预测(TPS/JIT 按下游消耗拉动、小批量平准化 vs MRP 按预测展开净需求推动;DDMRP 解耦缓冲是第三条路) ⇄ 精益/丰田 TPS 派 vs 约束理论 TOC 派(消除七大浪费、全局改善 vs 五步聚焦瓶颈、鼓-缓冲-绳 DBR 排产;两派互相指责对方浪费时间/只治标) ⇄ 变异是敌人(Deming/六西格玛/Factory Physics 的 VUT 排队论: 利用率越靠近满载排队时间越爆炸,交期长不是产能不够而是变异+高负荷) ⇄ 库存是负债 vs 库存是缓冲(会计把库存记成资产、精益视其为掩盖问题的水位、TOC 与韧性派视其为吸收变异的必要缓冲;真问题是缓冲放在哪一层而不是有没有) ⇄ 精益 JIT vs 韧性冗余(2020-2023 断链后

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swaylq/master-skill1572026年9月6日 更新

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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swaylq/master-skill1572026年9月6日 更新

医疗美容 (医疗美容 / 注射美容 (Medical Aesthetics & Injectables) — 以「医疗本质 + 消费属性双高」为特征的中国医美认知操作系统:从「求美者咨询与面诊(需求/解剖/审美/预算/禁忌)→ 方案设计(注射 vs 手术、单项 vs 联合、分次 vs 一次)→ 产品与术式选型(玻尿酸/肉毒/再生类/光电/手术)→ 知情同意与风险告知 → 操作执行(无菌/层次/剂量/解剖避险)→ 术后管理与随访 → 并发症识别与处理/修复 → 机构合规运营与获客」的完整临床-审美-合规-经营决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **医疗本质/安全/循证/解剖(这是外科与皮肤科的医疗行为,血管栓塞致盲/肉毒中毒/感染可致残致死)⇄ 消费/营销/颜值经济/获客(机构靠流量与转化生存,价格战/直播带货/导流)**;**注射派/微整/午餐美容(玻尿酸 filler、肉毒 botox、水光、再生材料童颜针/少女针、线雕、无创/微创、恢复快)⇄ 手术派/整形外科(隆鼻/眼综合/隆胸/吸脂抽脂/面部提升拉皮/正颌、创伤大恢复久效果持久)**;**正规医疗(持《医疗机构执业许可证》+ 执业医师/主诊医师备案 + 三类医疗器械注册证 + 正品药械)⇄ 黑医美/三非(非法机构、非法药械/水货假货、非法行医/工作室/美容院越界、生活美容冒充医疗美容)**;**产品/厂商营销(进口 vs 国产、艾尔建/高德美/乔雅登 vs 爱美客/华熙/昊海、'认准正品'、网红爆品)⇄ 医生技术与审美(同样的针剂效果取决于医生的解剖功底/审美/手法,'产品是地板技术是天花板')**;**循证/适应证/风险告知/拒绝过度治疗(医生伦理:该劝退就劝退、不做无适应证项目)⇄ 求美者预期管理/容貌焦虑/成瘾性消费(过度医美/医美贷/容貌焦虑被制造、'变美才能…')**;**强监管合规(医疗广告法、医师法、医疗机构管理条例、器械分类管理、卫健委/药监局监管、医美专项整治)⇄ 灰色地带(医美贷、医托/渠道医院返佣、跨境就医、水货走私、超范围执业、虚假宣传/对比图造假)**。(b) 核心工作流 / pipeline(最标准、最易蒸高质量 + CLI 化)— 通用临床链:求美者面诊与需求挖掘(主诉/动机筛查/排查容貌焦虑与 BDD 体象障碍/解剖评估/Fitzpatrick 皮肤分型/既往史与禁忌)→ 审美设计与方案(面部分区/比例/动态/老化机制评估,注射 vs 手术 vs 联合,分次规划)→ 产品/术式选型与知情同意(材料选择/剂量/层次/风险并发症逐项告知/签署知情同意/留存术前照)→ 操作执行(无菌、解剖层次、剂量分配、危险三角/血管走行避险、回抽/缓慢推注/钝针、肉毒注射点位与剂量)→ 术后医嘱与随访(冷敷/护理/复查/补打)→ 并发症识别与急救(血管栓塞即刻处理/玻尿酸溶解酶透明质酸酶、肉毒扩散、感染、结节肉芽肿、丁达尔、栓塞致盲急救流程)→ 修复与转诊。机构经营链:选址定位→科室与人才(医生/护士/咨询师/运营)→获客(线上新氧/美团/抖音、私域、转介绍)→咨询转化→履约与复购→口碑与投诉处理→合规风控(资质/广告/价格/票据/病历)。(c) 工具栈 — 注射药械(玻尿酸:乔雅登/瑞蓝/海薇/润百颜/嗨体;肉毒:保妥适 Botox/吉适 Dysport/衡力/乐提葆/西马;再生类:童颜针 Sculptra-PLLA/少女针 Ellansé-PCL/濡白天使/艾维岚/嗨体熊猫针;线材:PPDO/PCL 线雕)、光电设备(热玛吉 Thermage/超声炮/Fotona 4D/皮秒/调Q/光子嫩肤 IPL/CO2 点阵激光/黄金微针)、术前评估与影像(VISIA 皮肤检测/面部 3D 模拟/AI 测脸/超声定位血管)、机构管理与获客(新氧 SoYoung、更美、美团医美、抖音/小红书种草、私域 SCRM、CRM 客户管理、电子病历 HIS、知情同意与病历系统)、合规与查验(NMPA 国家药监局器械/化妆品查询、卫健委医疗机构与医师执业查询、械字号查真伪、海关正品溯源)。(d) 知识正典 — 医美 canon 横跨医学专业与行业实务:临床专业(整形外科学/皮肤科学教材、注射解剖图谱如《面部危险区与注射解剖》、肉毒与填充剂临床指南/专家共识如中国面部注射美容专家共识/中华医学会医学美容分会指南、并发症处理共识、MD Codes 注射方法学 Mauricio de Maio)、循证与期刊(中华医学美学美容杂志、中国美容整形外科杂志、Aesthetic Surgery Journal、Plastic and Reconstructive Surgery、JAMA Dermatology、Dermatologic Surgery)、监管法规(医疗美容服务管理办法、医疗机构管理条例、医师法、医疗广告管理办法、医疗器械监督管理条例、医美专项整治文件、消费者权益保护)、行业研究与白皮书(艾瑞/德勤/弗若斯特沙利文医美行业报告、新氧医美白皮书、上市公司爱美客/华熙生物/昊海/朗姿招股书与年报)。(e) figures/流派 — 临床专家与学术(整形外科与皮肤科主任医师、注射美容专家共识执笔人、医学美容分会与整形美容协会专家、知名公立三甲整形科/八大处/上海九院/华西/中国医学科学院整形外科医院专家、注射解剖与并发症权威)、产业与企业(爱美客/华熙生物/昊海/朗姿/华韩等上市公司创始人与高管、新氧/更美创始人、连锁医美机构创始人)、医生 KOL 与科普(做科普打假的皮肤科/整形科医生、揭黑医美与营销套路的从业者)、海外术式 originator(MD Codes 的 Mauricio de Maio、各注射技法/线雕/光电术式发明人)。流派分歧:注射派 vs 手术派、医疗循证派 vs 消费营销派、'产品论'(认准大牌正品)vs '医生论'(技术审美决定效果)、保守自然派 vs 网红改造派(过度医美/科技脸/欧式大平行)、公立学院派 vs 民营连锁派、'劝退伦理'派 vs '满足需求'派。(f) 行业话术/黑话 — 面诊 / 主诉 / 求美者 / 适应证 / 禁忌证 / 知情同意 / 注射层次(皮内/真皮/皮下/骨膜上/SMAS)/ 剂量 / 单位(U)/ 支(玻尿酸 1ml)/ 回抽 / 钝针 vs 锐针 / 危险三角 / 血管栓塞 / 栓塞致盲 / 溶解酶(透明质酸酶)/ 丁达尔现象 / 结节 / 肉芽肿 / 移位 / 肉毒 / 除皱 / 瘦脸针 / 瘦肩针 / 玻尿酸 / 填充 / 水光 / 童颜针 / 少女针 / 再生材料 / 胶原再生 / 线雕 / 提升 / 热玛吉 / 超声炮 / 光子嫩肤 / 皮秒 / 抗衰 / 微整 / 轻医美 / 重医美 / 联合治疗 / 全脸设计 / MD Codes / 三庭五眼 / 黄金比例 / 苹果肌 / 卧蚕 / 泪沟 / 法令纹 / 木偶纹 / 颞部 / 面部老化 / 容积缺失 / 三非 / 黑医美 / 水货 / 假货 / 械字号 / 妆字号 / 国械注准 / 正品溯源 / 渠道医院 / 医托 / 导流 / 医美贷 / 面诊转化 / 升单 / 复购 / 拓客 / 体验价 / 钓鱼 / 莆田系 / 修复 / 翻车 / 容貌焦虑 / BDD(体象障碍)/ 过度医美 / 科技脸 / 自然派 / 五分钟变美 / 午餐美容。(g) 争议/批判 — 「医疗本质 vs 消费营销」(医美被当快消品营销、价格战与品质安全冲突)、「黑医美与三非泛滥」(非法机构/水货假货/非法行医致毁容致死案例、生活美容越界打针)、「容貌焦虑与过度医美」(贩卖容貌焦虑、医美成瘾、未成年医美、医美贷套路贷、整容低龄化)、「虚假宣传与对比图造假」(夸大效果、伪科普、网红医生带货、'一针逆龄')、「产品论 vs 医生论」(认正品 vs 重技术,水货与正品之争、同质化价格战)、「渠道返佣与医托」(渠道医院高返佣推高价格、医托拉客)、「并发症与维权难」(栓塞致盲/感染/毁容、举证难维权难、修复市场乱)、「监管与灰色地带」(超范围执业、医师资质挂靠、跨境医美、医美贷金融风险)。(h) 大量隐性临床手艺 + 审美 + 沟通 + 经营软技能(注射的解剖空间感与层次手感、危险区避险与回抽习惯、剂量与审美的平衡、全脸动态设计、并发症的快速识别与急救决断、面诊的需求挖掘与预期管理与劝退、容貌焦虑/BDD 的筛查、知情同意的真实告知、机构的合规风控与口碑经营)是高 tacit、靠规范化培训 + 大量临床实操 + 并发症处理经验 + 审美修养积累的核心,且医疗安全红线不可让渡。水分极高(大量营销号/伪科普/带货软文/'某院某专家'刷屏/对比图造假/培训速成班割韭菜('7天速成注射师'是非法行医温床)/黑医美洗白),须强 source 过滤:优先 临床专家共识/指南 + 监管法规原文(NMPA/卫健委)+ 厂商械字号官方信息 + 专业期刊 + 整形外科/皮肤科专家本人科普 + 上市公司披露 > 行业研究报告 > 二手转述 > 营销号/带货软文(严防当知识来源)。严防把'变美话术/带货推荐/速成培训'当医疗知识,严防软化并发症风险与黑医美批判。不含: 生活美容/美容院护理(皮肤管理/美甲美睫,非医疗)、口腔正畸种植牙(另立专科)、毛发移植植发(可少量提及不深覆盖)、减肥代谢类药物(司美格鲁肽等另属内分泌)、纯护肤品/化妆品配方(妆字号护肤是另一行)、心理整形咨询的纯心理治疗部分(借用 BDD 筛查但不深入精神科)。) Master OS — automated mastery of 医疗美容 / 注射美容 (Medical

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swaylq/master-skill1572026年9月6日 更新

In-process semantic search over text files or in-memory strings, using Gemini embeddings via the CF AI Gateway. Use when user wants fuzzy/conceptual search where exact-keyword grep would miss — "sessions discussing regulatory constraints", "code about retry logic", "notes mentioning burnout even if the word isn't there". Complements searching-codebases (regex/AST) and extracting-keywords (YAKE). Do NOT use when an exact string/regex match is what's wanted — grep/rg wins on speed and precision there.

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oaustegard/claude-skills1522026年10月14日 更新

prototype

無料

Build a throwaway prototype to answer a design question. Use when the user wants to sanity-check whether a state model or logic feels right, or explore what a UI should look like.

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egma-ai/egma1442026年9月30日 更新

Create user flow diagrams showing paths, decisions, and branch logic.

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Infrasity-Labs/dev-gtm-claude-skills1412026年6月29日 更新

Apply David Ogilvy's advertising principles when writing or reviewing copy, headlines, product descriptions, landing pages, ads, emails, or any persuasive text. Use when the goal is copy that sells, not copy that wins awards. Covers positioning, headlines, promises, brand voice, long-form copy, and visual logic. Source: How to Create Advertising That Sells (1972) + Ogilvy on Advertising.

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Infrasity-Labs/dev-gtm-claude-skills1412026年6月29日 更新

EXPERIMENTAL. Use when looking for meaningfully duplicated logic in a codebase, especially duplicate behavior hidden behind different names, different syntax, different control flow, or independently evolved implementations. Not for style issues, not for syntactic clone detection, and not for fixing what it finds.

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Ovid/paad1342026年10月14日 更新

Apply this skill whenever evaluating neurodegenerative disease research, protein misfolding, experimental rigor, or career longevity for women in STEM. Use this to channel the thinking of Virginia M.-Y. Lee, neuroscientist at the University of Pennsylvania known for her pioneering work on neurodegeneration. Trigger this skill when discussing Alzheimer's, Parkinson's, ALS, protein aggregation, cell-to-cell transmission of pathology, brain banking, or multidisciplinary scientific collaboration. It is highly relevant when users need critiques on biological models, advice on sustaining a long scientific career, or frameworks for translating clinical pathology into basic science.

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K-Dense-AI/mimeographs1292026年8月19日 更新

plato

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Applies the philosophical frameworks of Plato (ancient Greek philosopher, Theory of Forms, founder of the Academy) to structural, ethical, and epistemological problems. Use this skill whenever the user is grappling with organizational design, leadership ethics, defining abstract concepts, aligning incentives, or uncovering the root essence of a problem. Trigger this when discussing justice, governance, the nature of knowledge, structural harmony, or when a user is trapped by superficial metrics (shadows) and needs to find fundamental truths (Forms). Do not wait for the user to name Plato; proactively apply his dialectical reasoning to cut through illusions.

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K-Dense-AI/mimeographs1292026年8月19日 更新

Applies the epidemiological and aging research frameworks of Tamara B. Harris (epidemiologist, National Institutes of Health). Use this skill whenever analyzing health metrics in older populations, designing longitudinal studies, evaluating body composition (muscle quality vs. mass), assessing dementia risk factors, or interpreting paradoxical risk factors in geriatrics. Trigger this skill when the user asks about aging, longevity, functional decline, socioeconomic health disparities, or when evaluating clinical trial data where reverse causation or subgroup stratification might skew results.

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K-Dense-AI/mimeographs1292026年8月19日 更新

Applies the reasoning, materials design principles, and research philosophy of Zhenan Bao (chemical engineer, Stanford University, flexible electronics). Use this skill whenever you are advising on hardware innovation, materials science, wearable/implantable technology, bioelectronics, or deep-tech research strategy. Trigger this when users face engineering bottlenecks requiring biological inspiration, trade-offs between mechanical and electronic performance, scaling lab fabrication to commercial manufacturing, or managing long-term academic research and mentorship. Apply her frameworks to shift from reactive problem-solving to proactive, integrated design.

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K-Dense-AI/mimeographs1292026年8月19日 更新

Applies the developmental psychopathology and longitudinal research frameworks of Terrie E. Moffitt (psychologist, Duke University). Use this skill whenever reasoning about human development, criminology, juvenile delinquency, self-control, mental health trajectories, or biological aging. Trigger this when asked to evaluate the origins of antisocial behavior, the impact of childhood traits on adult outcomes, the validity of psychiatric diagnoses (comorbidity), or anti-aging interventions. Apply her models to shift focus from cross-sectional snapshots to longitudinal life-course trajectories, emphasizing the 'p' factor, the self-control gradient, and the dual taxonomy of antisocial behavior.

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Use this skill when reasoning about deep tech commercialization, biomedical engineering, drug delivery, material design, or overcoming institutional skepticism. Robert Langer, MIT professor and pioneer of drug delivery systems, approaches problems through first-principles engineering, interdisciplinary convergence, and relentless perseverance against consensus. Trigger this skill whenever the user is evaluating high-risk/high-reward research, deciding between incremental vs. paradigm-shifting impact, spinning out academic discoveries into startups, or designing physical/biological systems from scratch. Apply his frameworks to navigate patenting, funding, and translating lab science into real-world impact.

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Applies the foundationalist reasoning and methodological doubt of René Descartes (17th-century French rationalist philosopher). Use this skill whenever the user is questioning fundamental assumptions, seeking absolute certainty in a decision, dismantling flawed systems, or trying to rebuild a project from first principles. Trigger this skill for topics involving epistemology, rationalism, radical doubt, systemic reconstruction, or separating objective truth from sensory illusion. Reach for this whenever a user needs to cut through probabilities and consensus to find an indubitable 'Archimedean point' to build upon.

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This skill applies the analytical frameworks of Ronald C. Kessler, psychiatric epidemiologist at Harvard University, to problems in precision psychiatry, clinical trial design, and healthcare machine learning. Use this skill whenever you are designing clinical trials, evaluating mental health interventions, analyzing epidemiological survey data, or building clinical decision support algorithms. It is highly relevant when the user asks about sample sizes, treatment matching, patient attrition, suicide prevention, or predictive modeling in healthcare. Trigger this skill to prioritize massive observational data, tiered predictive models, and human-in-the-loop AI over underpowered randomized trials and expensive, unscalable biomarkers.

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This skill channels the reasoning of Walter C. Willett, nutrition epidemiologist at Harvard University. Use this skill whenever you are asked to evaluate diets, give nutritional advice, critique food policy, or discuss the environmental impact of food systems. Trigger this skill for topics like macronutrient quality (fats vs. carbs), plant-based diets, the health impacts of red meat or dairy, seed oils, epidemiological methodology, and planetary health. Apply his frameworks to shift focus from macronutrient quantity to quality, evaluate foods using the 'Compared to what?' rule, and prioritize public health over personalized nutrition fads.

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aristotle

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Applies the frameworks of Aristotle (ancient Greek philosopher, logic, ethics, metaphysics, 384-322 BCE) to decision-making, ethics, and analysis. Use this skill whenever the user is grappling with moral dilemmas, character development, habit formation, finding balance (the Golden Mean), persuasive communication (rhetoric), or understanding the root causes and ultimate purpose (teleology) of a project or system. Reach for this skill even if the user doesn't name Aristotle, especially when discussing career fulfillment, long-term happiness (eudaimonia), balancing extremes, or structuring persuasive arguments.

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K-Dense-AI/mimeographs1292026年8月19日 更新

Use this skill whenever you are reasoning about public health policy, cancer prevention, epidemiological study design, clinical risk models, or weight management advice. This skill channels the thinking of Graham A. Colditz, epidemiologist at Washington University in St. Louis. Reach for this when evaluating lifestyle interventions, designing disease prevention programs, critiquing clinical prediction tools (e.g., AUC vs. clinical utility), or analyzing life-course risk accumulation. Apply his frameworks to bridge the "implementation gap" between scientific knowledge and societal action, prioritizing prevention over treatment and attainable weight maintenance over drastic weight loss.

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K-Dense-AI/mimeographs1292026年8月19日 更新

Applies the analytical and therapeutic philosophy of Ludwig Wittgenstein, 20th-century philosopher of language (Tractatus / Philosophical Investigations). Use this skill when the user is stuck in conceptual confusion, debating semantics, trapped by abstract definitions, or trying to solve a problem that is actually just a linguistic misunderstanding. Trigger this for topics involving the limits of language, meaning as use, logical clarification, or when the user is over-theorizing instead of looking at practical applications. It helps dissolve 'fly-bottle' traps by examining how words are actually used in context.

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