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概要と使いどころ
根据课程文件、老师 PPT、考试大纲、复习重点、作业、往年题、题型分值和剩余时间，构建有来源依据、面向得分的大学期末考试知识系统。用户要求整理学科框架、判断复习优先级、分析往年题、高频考点定位、关键词或名言对应章节、主观题采分点、计算题步骤、模拟卷、开卷索引、考前冲刺资料，或把一次复习过程沉淀为可复用学科模板时使用。适用于经济学、管理学、文史哲、思政理论、数学、统计及其他大学课程。
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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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AI 工作资产化诊断器 / Assetization Router：当用户提供 AI 协作会话、重复任务、prompt、工作流描述、 团队 AI 使用场景或一次成功交付过程，并要求判断应该沉淀成 Prompt、Context Pack、Workflow、Skill、 Loop、System，或根本不值得沉淀时使用。它只做诊断、分层和下一步资产建议，不替代具体 Skill 创建、 PRD 起草、调研、实现或自动化执行。不用于普通事实查询、一次性文案、trace 根因分析或高责任专业判断。
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竞品决策分析 / Competitive Decision Brief：当用户要调研竞品、替代方案、新产品、SaaS/AI 产品或市场信号， 并希望把官网、定价、评论、文档、更新日志、登录态走查、截图或浏览器取证转成产品定位、路线图、定价、 功能优先级、差异化、Go/No-Go 或 PRD 输入时使用。核心行为是先锚定产品决策，再选择证据渠道， 最后输出可行动的 Product Decision Brief；不要把它降级成泛泛功能清单、纯 UX 走查或“点完所有按钮”报告。
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Agent 配置設計指南 — 基於 Claude Code 6 個 built-in agent 的逆向分析。Use when: 設計新 agent、優化現有 agent prompt、決定工具/模型配置、撰寫 dispatch prompt。
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Harness Engineering 設計模式 — 基於 Claude Code 原始碼逆向分析的 12 條可遷移原則。Use when: 設計 agent 系統架構、實作 tool orchestration、設計 context 管理策略、建構 agent loop。
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System Prompt 工程 — 基於 Claude Code 914 行系統提示詞的逆向分析。Use when: 撰寫 system prompt、設計 prompt 動態組裝、最佳化 prompt cache 效率、撰寫安全指令。
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AI Agent 安全設計模式 — 基於 Claude Code 七層縱深防禦架構的逆向分析。Use when: 設計工具安全機制、實作命令過濾、建構權限模型、設計 sandbox。
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优化域入口（L2）：拿到**已明确的瓶颈点 / 瓶颈标签**后，按标签把任务**分发**到四个优化模块 （DiT 计算 `dit-perf-opt` / DiT 通信 `dit-parallel-opt` / VAE `vae-opt` / host `host-opt`），并给出域内**最小前置集**与**域级验收口径**（性能入库口径引 `perf-gate`、精度判据引 `accuracy-gate`）。 **本技能不再承载选档与实施内容**（Step 2–4 闭环、特性档位选择、组合试验已全部归 `dit-perf-opt`）。 入口信号（任一即可触发）：① 用户或编排层已给出**瓶颈点/瓶颈标签**（"瓶颈已经明确，按这个点优化"）； ② **框架侧特性没落地**（该开的开关/特性没开，需要先判走哪个模块）。 near-miss（看似相关但不属本技能）： - **瓶颈未明**（"这个模型怎么加速""怎么跑通""采个 profile"，还要先定位）→ 先走 `model-auto-optimization`（唯一有分析权的一方），本入口**不接受未定位的任务**。 - 问"要不要开量化、开哪一档""量化/稀疏/Cache 怎么选怎么开" → `dit-perf-opt`（选档与实施在模块层）。 - 多卡并行形态 / 通信掩盖 / TP·offload → `dit-parallel-opt`；VAE·TAE 解码段 → `vae-opt`；交付搬运 / 装载预热等固定开销 → `host-opt`。 - 需要改本仓代码（pattern / 算子 / 测试 / 文档）→ `dev-workflow`。 由 model-auto-optimization 的阶段路由与用户直接声明瓶颈两条路径触发。
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三方框架特性落地（原 framework-feature-enablement ＋ framework-extension-dev 合并）： 一个入口信号「框架侧特性没落地」，内部分两分支——**分支 A 框架已有 → 使能与验证** （计数契约 + 三层证据 + 使能异常回修）；**分支 B 框架缺失 → 补齐开发** （注入点 + 代码组织/注册机制 + 合入姿势：平台注册优先 / 上游 PR / fork 钉版 / monkey 备选）。 分支 A 触发词：量化/稀疏/缓存开关没生效、融合算子没命中、使能异常或精度不符、 "起 vllm 服务""模型在框架里跑不通""把 mindiesd 接到其他框架"。 分支 B 触发词：框架没 comm-stream 掩盖、框架没缓存消费者、框架不支持某 collective/mask、 feature_* NotImplemented、要给框架补一条结构性能力。 near-miss：纯安装/权重 → env-install；纯采集/分析 → profiling-collect / profiling-analyze； 纯选档（该不该开量化、开哪一档）→ dit-perf-opt； mindiesd 仓内 pattern / 算子 / 图下发开发 → dev-workflow + pattern-dev / operator-dev / aclgraph-dev。 由 model-auto-optimization 的 S1（融合接入）/S4（有损使能）/S5（训练感知）与 §0 缺口补齐策略路由， 亦由 dev-workflow 的框架接入/验证场景指引加载。
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共享 Ascend NPU 上的**性能验收标准**：判定"某优化到底有没有效、有多少效"，并规定 **只有验收态结果才能写入总览表**。分双态：**探索态**（平时特性分析：不展开、 允许少步/单次，产物必须标 `[探索]`、不得进总览表）vs **验收态**（入库：同窗 ≥N 复现、按 window-ab-protocol 口径出数）。当用户问"这个优化有多少收益 / 是否有效 / 要不要采纳 / 为什么变慢了""A-B 一下""同窗对比""测 3 次取平均""把数据对齐到同一窗口" "数字对不对""是不是我眼花了"，或需要在多卡共享机器上给出性能结论、刷新优化总览报表、 复核别人给的加速比时使用；即使用户只说"帮我确认下这个改动值不值"也应触发。 核心口径：同窗 A/B 是唯一权威（跨窗口绝对值不可比）、A/B/A 漂移校正、窗口内自带基线、 三次证明（HTTP 200 + 字节数 + 日志行）、产物 md5 与关键张量 dump 双证据、噪声地板内 不下结论、profiling 三张表统一到同一窗口；并覆盖 md5 门禁的盲区（忠实度对照）、 共享机器纪律与门控回退纪律。
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DiT 计算模块（L3）：把**已定位的 DiT 计算瓶颈**落成特性级选档与实施—— 量化档（W8A16 / W4A16 / W8A8 系列 / W4A4 / MXFP8 / FA 量化）、稀疏（rf_v2 / ada_bsa）、 缓存（DiTCache / AttentionCache / 时间步优化）、编译启用（MindieSDBackend / Pattern 融合 / ACLGraph） 的**开不开、开哪一档、怎么开、怎么复验**；依据是 `docs/zh/features/*`（特性真源）+ framework-integration/references/framework-support-matrix.md（支持状态）。 即使用户只说"这个模型怎么加速""量化/稀疏/Cache 怎么选怎么开""要不要开量化、开哪一档""这个档位开了有没有效果" 而未提 profiling，也应触发。 **入口条件**：瓶颈点已明确（用户带一句实测锚点，或编排层交付标签）时由域入口 `performance-optimization` 按标签分发到本技能；**瓶颈未明（"怎么加速 / 跑通 / 采 profile"）先走 `model-auto-optimization` 定位**，不在本技能内做占比分析。 near-miss：多卡并行形态 / 通信掩盖 / TP·offload 选型 → `dit-parallel-opt`；VAE 解码段与 host 固定开销 → 各自模块（VAE / host）；单算子实现级实测选型（mindie_bench）→ `benchmark-dev`； 需要新增 pattern / 算子才能落地本档 → `pattern-dev` / `operator-dev`；框架侧开关与使能验证 → `framework-integration`；量化器位级契约与精度对齐（编码公式 / 舍入 / scale 粒度）→ `quantization-dev`；精度验收判据 → `accuracy-gate`；数字入库口径 → `perf-gate`。
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MindIE-SD 仓库开发总入口（侧轨）。当用户进行 MindIE-SD 的任何代码开发工作时使用此 skill—— 包括但不限于写 pattern、改测试、部署到昇腾、跑 benchmark、性能分析、多卡并行、复盘归档。 模型/三方框架自动优化类任务（非本仓代码改动）由 model-auto-optimization 入口承接， 本入口只在优化流程需要新增 pattern/算子/部署代码时承接其指向的开发子任务。 即使用户未明确提到"开发流程"，只要涉及 MindIE-SD 代码改动都应触发。
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加州消费者隐私法（CCPA）和加州隐私权法（CPRA）合规顾问——企业门槛分析、消费者权利履行（访问、删除、更正、退出出售/共享、限制 SPI、ADMT 退出）、隐私通知起草、服务提供商与承包商与第三方分类、敏感个人信息（SPI）处理、数据最小化、退出机制（包括 GPC）、网络安全审计和风险评估（自 2026 年 1 月 1 日生效）、ADMT 义务（2026 年生效，期限 2027 年 1 月 1 日）、CPPA 执法（迪士尼 275 万美元、PlayOn 110 万美元、福特 37.5 万美元）、罚款敞口、GDPR 比较，以及面向在加州运营或面向加州居民的企业的差距评估。
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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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天机商查，一款完全免费的商查技能。通过收集企业相关情报，包括企业工商信息、股东结构、经营状态、司法风险、新闻动态、融资上市信息等。适用于投融资尽职调查、竞品分析、市场调研、商业合作背景核验等场景。业务方向有查企业、查老板、查关系、查股东、查投资、查融资、查招标、查资质、查证书、查产权、查舆情等。相关专业商业平台-企查查、天眼查、启信宝、爱企查、企知道、牛企查、亿企查、企查猫、剑鱼标讯、知了标讯、招采网等，以及官方权威渠道-国家企业信用信息公示系统，以及新闻资讯-百度新闻、新浪财经，以及官方监管平台-证监会、交易所官网(上交所、深交所、北交所)、中国裁判文书网。所有数据来源于公示的数据，及供参考。
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专为职场新人设计的劳动法法律顾问Skill。当用户咨询劳动合同、工资社保、工伤认定、违法调岗、违法辞退、加班费、经济补偿金、劳动仲裁、劳动争议等劳动法相关问题，或需要生成法律文书模板时，使用此Skill。支持案例分析、文书生成、维权指导、法律条款解读等场景。
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类案检索报告生成 Skill — 面向律师、法官助理及法务人员的类案检索全流程自动化工具。基于待决案件信息，通过调用得理案例检索 API 完成案件拆解、检索执行、类案筛选、比对分析与规则提炼，最终输出一份可直接向法院提交或供内部策略研判使用的标准化《类案检索报告》。当用户提出以下需求时触发：帮我生成XX案由的类似案例报告、检索XX报告、做一个类案检索报告、我要向法院提交类案检索报告
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招标文件合规审查引擎。当用户上传招标文件并要求审查、合规检查、风险分析，或说"审查招标文件"、"检查合规性"、"合规审查"、"招标文件有没有问题"时触发。不适用于招标文件起草、翻译或一般性问答。基于11步协作链路，实现文本提取→结构化解析→公平竞争审查→废标条款审查→资格条件审查→技术参数合规→招标程序与评标合规→合同条款风险→合同与程序合规→反垄断与专项审查→报告生成的全流程自动化审查。审查规则依据《招标文件公平竞争合法合规性审查表》v0520版编制，覆盖13大类45+审查事项，共95条规则。
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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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法国法领域的法律助理专家。法律研究、法律咨询、法律文书起草、反论证、合同与文件分析、法律动态跟踪、参考文献核验与统一。生成 Word 文档（computer use）或结构化的对话式答复。MCP：OpenLegi、Themia、LegalDataHunter。任何法律问题、任何法国法概念（合同、责任、判例、民法典、法院、损害赔偿）、任何关于欧盟法、欧洲法院（CJUE）或欧洲人权法院（CEDH）的问题，以及任何法国法律参考文献核验或统一的请求，均触发本技能。
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法律意见书·出具法条有据的正式法律意见·触发：法律意见书、法律分析、合规论证、监管回复
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当AI智能体完成一段法律推理或论证后，需要对该推理结论进行自我评估，判断论证的整体强度与置信度，识别并标注推理链条中的薄弱环节。 触发条件包括但不限于： - 完成法律分析后需要给出结论可靠性评级 - 用户明确要求评估某一论证的说服力或可靠性 - 存在多个竞争性法律解释需要比较论证强度 - 推理过程中涉及不确定因素（事实不明、法律空白、争议观点）需要标注 - 为决策者提供风险提示，说明结论的局限性 - 对己方或对方的法律论证进行攻防强度评估 - 在法律意见书、备忘录等文书中需要附加置信度说明
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合规审查·针对指定监管领域做差距分析与整改路线图·触发：合规审查、合规评估、专项合规
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