「查询」の検索結果

在本地拉起ByteHouse MCP Server并调用其tools的技能，用于连接ByteHouse数据库查询数据、使用MCP协议与ByteHouse交互、生成数据资产目录和血缘分析。当用户需要连接ByteHouse数据库查询数据、使用MCP协议与ByteHouse交互、生成数据资产目录和血缘分析时，使用此Skill。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

火山方舟 Seedance 模型使用指导技能。用户询问 Seedance/seedance2.0/doubao-seedance-2-0/doubao-seedance-2-0-fast/seedance2.0-mini等seedance系列模型的火山方舟接入、API 调用、参数、任务创建、任务查询、结果获取、计费开通、报错排查、SDK、最佳实践时优先调用本技能；当用户提供火山引擎官网文档链接（形如 https://www.volcengine.com/docs/*）并要求解读、总结、提炼、查询其中规则或基于文档回答时，也应调用本技能并通过 fetch 获取文档全文；普通提问使用 ServiceCodes: ark 检索火山方舟官方文档。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

专注于小红书平台的内容趋势分析，基于近7天热门笔记TOP50深度洞察，支持24个垂直领域分类查询、冷门爆款挖掘及每日订阅推送。创作者可查询小红书热门内容、分析爆款笔记、了解各领域趋势或获取创作灵感。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

小红书作品爬取工具。根据关键词爬取小红书热门作品数据，支持按日期范围、排序方式筛选，结果以结构化表格展示。当用户需要爬取小红书作品、查询小红书热门内容、搜索小红书爆款笔记时使用。触发词：小红书爬取、小红书作品、小红书爆款、小红书搜索、小红书热门、小红书笔记查询。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

获取TikTok指定话题作品数据。基于红狐数据，查询 TikTok 话题下的作品列表，默认按播放数降序输出播放、点赞、评论、分享等核心数据与可点击完整作品链接，支持分页与排序切换。适用于用户要求查询 TikTok 话题作品、话题ID数据、hashtag/challenge 作品列表时使用。触发词：TikTok话题作品、话题作品列表、TikTok话题数据、hashtag作品列表、challenge作品列表。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

B站AI信息源 — 每日扫描B站AI相关账号，按点赞量发现爆款视频，智能聚类话题后生成包含封面图、互动数据与订阅支持的HTML日报。同时基于热门话题执行AI情报调查，采用多引擎搜索与交叉验证，输出结构化调查报告。支持用户自定义关键词定向查询。⚠️数据每日15:00更新前一天数据，目标日期无数据时必须先告知用户并等待确认后才能调用接口，禁止自动获取。当用户需要AI-B站日报、B站爆款、AI-B站热点、B站AI内容、B站AI视频、B站情报或自定义关键词查询时使用。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

快手作品搜索工具。输入关键词就能搜到快手热门作品（广域库），支持按排序方式多维度筛选，作品标题、作者、播放数、点赞数、评论数、收藏数一览无余，点一下链接就能跳转看详情，还可提取视频详情和文案。当用户需要搜索快手作品、查找快手热门内容、查询快手作品数据时使用。触发词：快手搜索、快手作品、快手热门、快手视频查询、搜快手。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

全网内容出海信息源 — 每日扫描全平台(公众号/抖音/视频号/小红书/快手/B站)内容出海爆款作品,按点赞量筛选Top50,智能聚类题材方向后生成包含平台标签、封面、互动数据与创作洞察的HTML日报。支持按平台、关键词、时间范围定向查询。⚠️数据每日15:00更新前一天数据,目标日期无数据时必须先告知用户并等待确认后才能调用接口,禁止自动获取。当用户需要内容出海日报、内容出海爆款、内容出海热点、内容出海创作趋势或自定义查询时使用。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

获取抖音涨粉账号推荐数据，支持日榜/周榜/月榜按分类查询抖音账号涨粉排行，含总粉丝数、涨粉率与粉丝增量；当用户需要查询抖音涨粉榜、分析各领域账号涨粉趋势、了解粉丝增长数据或获取运营参考时使用

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Read from a UModel object-graph semantic layer with the `umctl` CLI (MCP alternative noted). Three kinds of read: (1) entities & relationships / topology (`.entity`, `.topo`) and (2) the model itself (`.umodel`, and `.entity_set` methods, including entity-linked `list_skills`) return real rows; (3) metrics & logs (`get_metrics` / `get_logs`) return an executable *plan* — PromQL / Elasticsearch DSL with the entity id pre-substituted — that you run against the backend. Against a PaaS endpoint the same calls return data rows instead of a plan. Use to query or read UModel entities, relations, topology, or model metadata; to read a service's metrics or logs; to look up services and dependencies; or to discover what objects, datasets, and methods exist. For root-cause analysis on top of these reads, see the `umodel-rca` skill. Triggers: UModel, object graph, .entity / .topo / .umodel / .entity_set, query entities, read topology, read metrics / logs, get_metrics / get_logs, list services / dependencies / datasets / skills, 实体查询, 关系/拓扑查询, 读模型, 读指标, 读日志, 查指标, 查日志, 查服务依赖.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

查询A股行情、历史K线与复权、财务指标、公司新闻公告、概念及入选依据、行业分类与成分、解禁、回购、股东增减持、涨停炸板详情、龙虎榜席位、板块热力图、指数、宏观及A+H上市信息。用于股票数据查询、原始数据测试和数据源异常排查。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

飞书项目（Meego/Meegle）操作工具。支持查询和管理工作项、节点流转、视图查询、个人待办、排期统计等功能。 Use when user needs to work with Feishu/Lark Meego project management — including querying work items, creating/updating work items, completing workflow nodes, checking views, listing todos, analyzing schedules/workloads, or searching with MQL. 关键词：飞书项目、meego、meegle、工作项、需求、任务、缺陷、排期、视图、待办、节点。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

JeecgBoot AI 编排流程（AIFlow）全生命周期管理——通过自然语言描述需求，自动创建、编辑、查询、删除、调试、发布 AI 编排流程。 只要用户意图涉及「AI编排」「AIFlow」就必须使用本技能，包括但不限于： 创建 AI 编排流程（"做一个AI流程"、"创建aiflow"、"新建编排"、"做一个知识库问答流程"、"创建一个大模型对话流程"）， 修改已有流程（"给流程加个节点"、"改一下LLM的提示词"、"修改流程"）， 查询流程（"查看流程列表"、"有哪些AI流程"）， 删除流程（"删除流程"、"移除XX流程"）， 调试运行流程（"调试流程"、"运行流程"、"测试流程"）， 发布管理（"发布流程"、"取消发布"）， 复制流程（"复制流程"、"克隆流程"）。 关键词触发：aiflow、ai-flow、AI编排、AI流程、编排流程、大模型流程、知识库流程、LLM流程。 注意：本技能仅处理 AI 编排流程（AIFlow），不处理 BPMN 工作流（使用 jeecg-bpmn）、 不处理简流（使用 jeecg-lowcode-miniflow）。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

JeecgBoot 门户（Portal）全生命周期管理——通过 API 自动创建、删除、配置门户，管理门户内的 14 种组件（轮播图、新闻动态、系统公告、流程中心、应用快捷入口、协同待办、我的计划、知识库、文本、iframe 等），动态查询数据源并填充组件内容，支持 Web 和 App 双端布局。 只要用户意图涉及「门户」就必须使用本技能，包括但不限于： 创建或生成门户（"做一个门户"、"创建门户"、"新增门户"、"生成一个包含轮播图和新闻的门户"、"做一个全组件门户"）、 删除门户（"删除门户"、"移除XX门户"）、 修改门户类型（"设为个人工作台"、"设为主门户"、"设为普通门户"、"改门户类型"）、 管理门户组件（"添加组件"、"加个轮播图"、"加个系统公告"、"删除组件"、"去掉流程中心"）、 修改组件配置（"修改轮播图配置"、"改标题颜色"、"把新闻动态宽度改为占满一行"、"修改门户里的XX"）、 查询门户（"查看门户列表"、"有哪些门户"）。 即使用户没有明确说"门户"二字，只要描述的是 JeecgBoot 系统首页定制、工作台组件配置、portal 相关操作，也应触发此技能。 关键词触发：门户、portal、工作台、首页定制、门户组件、portalDesign。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

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

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

数据工程 — 数据平台从业者的认知操作系统, 覆盖把数据从源系统搬运成可靠 / 可查询 / 可信赖形态供分析 / ML / 数据产品消费的全生命周期 (生成 → 摄取 → 存储 → 转换 → 服务 + 安全/数据管理/DataOps/数据架构/编排/软件工程 六条暗流, Reis & Housley 框架): 摄取与集成 (批 + CDC 变更数据捕获 Debezium + EL 工具 Fivetran/Airbyte/Meltano/dlt + Kafka Connect + schema drift) / 存储与文件表格式 (对象存储数据湖 + 列存 Parquet/ORC/Arrow/Avro + 开放表格式 Apache Iceberg/Delta Lake/Apache Hudi + lakehouse + 分区/compaction) / 转换与建模 (ELT dbt/SQLMesh + Spark + 维度建模 Kimball + Inmon + Data Vault + 大宽表 OBT + 渐变维 SCD + 增量模型 + 语义/指标层) / 编排与工作流 (Apache Airflow/Dagster/Prefect/Mage/Kestra/Apache DolphinScheduler + DAG + 幂等 + 回填 backfill + 数据资产调度) / 批流与实时 (Apache Kafka/Apache Flink/Spark Structured Streaming/Kinesis/Pulsar/Redpanda + Lambda vs Kappa + watermark/窗口/exactly-once + 流式 SQL Materialize/RisingWave + 实时 OLAP ClickHouse/Apache Druid/Apache Pinot/StarRocks/Apache Doris) / 数仓与查询引擎 (Snowflake/BigQuery/Redshift/Databricks SQL/Trino/Presto/DuckDB/Polars + 存算分离 + MPP) / 数据质量测试与可观测性 (dbt tests/Great Expectations/Soda + 数据契约 + Monte Carlo data downtime + 新鲜度/量/schema 异常检测) / 数据治理编目与血缘 (DataHub/Amundsen/OpenMetadata/Unity Catalog + 列级血缘 + PII 分类 + 访问控制 + GDPR) / DataOps 与可靠性 (数据 CI/CD + 转换版本控制 + 环境隔离 + 幂等重处理 + 数据 SLA/SLO + 计算存储 FinOps) / 数据架构范式 (现代数据栈 + lakehouse + data mesh + data fabric + 去中心化 vs 中心化所有权) / 分析工程角色 (dbt 时代连接数据工程与分析的桥) — 不含 数据科学/ML 建模本身 (是下游消费者) / BI 仪表盘制作 (serving 下游) / 数据分析报表为终点 / 'data engineer = 跑 Hadoop 的' 过时窄化 / 通用后端应用开发 (平行学科) (Data Engineering — the cognitive operating system of practitioners who design, build, and operate the data platform: moving data from source systems into reliable, queryable, trustworthy form for analytics / ML / products, covering (a) the data engineering lifecycle (generation → ingestion → storage → transformation → serving, with the undercurrents security / data management / DataOps / data architecture / orchestration / software engineering — Reis & Housley framing), (b) ingestion & integration (batch + CDC change-data-capture with Debezium, EL tools Fivetran / Airbyte / Meltano / dlt, Kafka Connect, API + file + database sources, schema drift handling), (c) storage & file/table formats (object storage data lakes, columnar formats Parquet / ORC / Arrow / Avro, open table formats Apache Iceberg / Delta Lake / Apache Hudi, lakehouse architecture, partitioning / compaction / Z-ordering), (d) transformation & modeling (ELT with dbt / SQLMesh, Spark, dimensional modeling Kimball, Inmon CIF, Data Vault, One Big Table / wide tables, normalization vs denormalization, slowly changing dimensions, incremental models, the semantic / metrics layer), (e) orchestration & workflow (Apache Airflow, Dagster, Prefect, Mage, Kestra, Apache DolphinScheduler, DAGs, idempotency, backfills, data-aware / asset-based scheduling), (f) batch vs streaming & real-time (Apache Kafka, Apache Flink, Spark Structured Streaming, Kinesis / Pulsar / Redpanda, the Lambda vs Kappa debate, watermarks / windowing / exactly-once, streaming SQL Materialize / RisingWave, real-time OLAP ClickHouse / Apache Druid / Apache Pinot / StarRocks / Apache Doris), (g) warehouses & query engines (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks SQL, Trino / Presto, DuckDB, Polars, decoupled storage & compute, MPP), (h) data quality, testing & observability (dbt tests, Great Expectations, Soda, data contracts, Monte Carlo / data downtime, freshness / volume / schema anomaly detection, unit / integration testing of pipelines), (i) data governance, catalog & lineage (DataHub, Amundsen, OpenMetadata, Unity Catalog, column-level lineage, PII / data classification, access control, GDPR / data privacy), (j) DataOps & reliability (CI/CD for data, version control of transformations, environments, idempotent reprocessing, SLAs / SLOs for data, cost / FinOps for compute & storage), (k) data architecture paradigms (modern data stack, data lakehouse, data mesh, data fabric, decentralized vs centralized ownership), (l) the analytics engineering role (the dbt-era bridge between data engineering and analysis); N

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

ARK 用量查询:`usage stats`(Token / 请求数,5-30 分钟延迟)、`usage plan` / `usage balance --type plan`(套餐额度快照)、`usage plan-details`(仅 Agent Plan 按模型时间序列,套餐内/外拆分)、`usage balance`(余额:免费额度 / 媒资库 / 套餐)、`usage seats --with-usage`(团队席位用量 by seat)。Coding Plan 只有 quota 快照，不能用 stats 冒充按模型套餐明细。命中关键词:用量 / 用了多少 / 还剩多少额度 / 套餐用了几成 / 套餐内套餐外 / 每个 seat 消耗。**席位的列表 / 绑定 / 分配 / 轮换 APIKey 属管理范畴,走 arkcli-plans;本 skill 只回答用量。**动词路由:**用 / 消耗 / 多少** → 这里;**列 / 绑 / 分 / 轮换** → arkcli-plans。反触发：TTS/ASR/语音模型用量不支持查询，只能转 models search 说明广场发现边界。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

GEO (Generative Engine Optimization) 引用追踪 + 优化（2026-06-24 标准）。每周对 4 大 AI（Claude/GPT/Perplexity/Gemini） 跑固定查询，检测回答里是否引用目标域名。对未被引用的页面补 Citable Statistics + AI 友好格式（一句话答+表格+FAQ）。 Bing IndexNow 推送确保大模型快速 discover/index。GA4 AI 来源流量监控。 当用户说"我有没有被 AI 引用"、"GEO 优化"、"llms.txt 更新"、"AI 引用追踪"时调用。 默认 B2B/开源；2C 产品（教育/应用）的查询选题与 Citable Stats 来源不同，见 gingiris-seo-geo/references/2c-adaptation.md。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

微信公众号（WeChat Official Accounts）公开内容查询与文章分析 skill，通过 MaxHub API 查询公众号文章、账号信息、评论、阅读互动、视频/媒体相关数据和搜索能力。适合公众号内容选题、舆情分析、账号画像、评论研究和媒体监控。默认 read-only，但部分媒体/评论数据具有隐私和版权敏感性；agent 应按 recipes 调用并遵守数据最小化与授权边界。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Sora2 内容创作与作品分析 skill，通过 MaxHub API 查询作品、用户、评论、回复、二创/Remix、下载/媒体信息，并支持上传图片、创建视频等创作相关写操作。适合 AI 视频创作工作流、作品复盘、二创传播分析和素材管理。属于 read_write skill；agent 对 create/upload/download 等非只读能力必须按 confirmation 规则确认，普通查询优先走 recipes 与字段流字典。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

快手（Kuaishou）公开数据查询与短视频分析 skill，通过 MaxHub API 查询作品详情、作者主页、评论、搜索、热榜、直播和相关内容。适合快手内容选题、达人分析、作品互动追踪、热门趋势监控和运营复盘。默认 read-only；agent 应按 recipes 选择单次或链式调用，使用字段流字典传递 photo_id/user_id 等参数，禁止自行拼接路径或猜测参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

LinkedIn 职业社交公开数据查询 skill，通过 MaxHub API 查询公司、职位、人员资料、员工列表、帖子、评论、搜索和关联数据。适合 B2B 市场研究、招聘线索、公司画像、行业情报和职业内容分析。默认 read-only，但数据可能涉及个人职业信息；agent 必须遵守最小化与授权原则，优先调用 recipes，按字段流传递 company_id/profile_id/job_id 等参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Twitter/X 公开社交数据查询与传播分析 skill，通过 MaxHub API 查询推文、回复、用户资料、关注/粉丝、搜索、趋势和相关互动。适合舆情监测、账号画像、话题传播、竞品研究和内容分析。默认 read-only；agent 应优先使用 recipes，按 tweet_id/user_id/username/query 等字段流链式调用，并对个人社交数据与 UGC 做最小化处理。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

TikTok 数据查询与创作者分析 skill，通过 MaxHub API 查询视频详情、评论、用户资料、搜索、趋势、广告/商店/创作者数据端点。适合海外短视频选题、账号画像、竞品分析和趋势监控。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。