「历史」の検索結果

Use when / 当用户进入一个新项目或跨仓库工作区，需要扫描产品、用户、业务工作流、技术架构、仓库边界、领域语言、阅读入口和历史踩坑，并生成或持续维护全局 PROJECT_CONTEXT.md。适合用户说“先完整看下项目并沉淀上下文”“给这个项目建上下文文档”“把这次踩坑更新到项目上下文”。不用于单个 PRD 起草、纯目录治理或一次性代码实现。

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周公解梦 + 阴阳五行 + 天人感应 + 现代心理学 的多层梦境解析技能。当用户描述梦境（做梦、梦见、梦到、解梦、周公解梦、圆梦、周公、dream interpretation）时使用：先按类别检索《周公解梦》原文吉凶断语，再以《周易》阴阳八卦、《尚书·洪范》《白虎通义》《春秋繁露》五行学说与天人感应推演（结合本命纳音五行、做梦当天当地天气；用户若提供近期特殊事件，则做梦事合参/同类相动推演），最后辅以弗洛伊德/荣格/睡眠科学等心理学视角，并给出联合三层的交叉解析，形成「文化参照 + 心理洞察」式解读（非字面预言）。内置公历转农历、属相、纳音五行脚本与经纬度定位、历史天气查询脚本。即使用户只是随口提到做了个梦、梦见某物、想知道梦的含义，也应主动使用本技能。

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Handle MindIE-SD documentation, governance, contributor workflow, commit or PR conventions, history cleanup, template changes, and version-policy updates with minimal context, fixed review steps, and deterministic output. Use this skill whenever the task touches docs/ 或文档站点内容与配置（Sphinx / Read the Docs / conf.py / index.md / 目录导航 / 首页）、中英文双语配套、治理文档、贡献流程说明、PR/MR 模板或标题正文规范、提交历史整理、版本策略与发布规则。即使用户只说「改个文档」「双语要同步」「commit message 怎么写」「PR 模板加一项」「把提交压一下」「rebase 冲突怎么理」而未提治理规范，也应触发。不负责通用工程实现与仓库默认工作流定义（后者以 AGENTS.md 为准）；Python 格式见 code-standards，Markdown 格式见 markdown-lint。

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以固定的九节结构生成美国司法意见书的详细法学院案件简报：记忆钩子、事实、程序历史、 法官投票、判决要旨、逐意见分析、五个未来适用假设情形、评论和已核实的关键引文。 还构建投票表、跨案件一致性表、基于视角的评论，以及 article、Beamer 和案例教科书章节格式的 LaTeX。 当有人要求简报案件、分析或解释意见、为学生总结决定、从判决要旨生成假设情形、 评论判决、制表法官投票方式，或将案件分析转换为 LaTeX 时使用。触发词包括 "brief this case"、"case brief"、"explain the holding"、"what did the court hold"、 "hypotheticals based on"、"critique this opinion"、"vote table"、"Beamer presentation"、 "chapter brief"，以及在教学情境中对司法意见或最高法院决定的任何引用。 需要网络搜索来核实引文、投票和判决要旨。

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Deep analysis of competitor patent claims: element decomposition, scope interpretation, equivalents prediction, prosecution history estoppel analysis. Automatically converts PDF/DOCX/DOC patent files to structured Markdown via patent-pdf-to-md skill before analysis. Invoke when user asks to analyze/parse competitor patent claims, decompose claim elements, assess claim scope, or perform 权利要求解析/要素分解/保护范围解读. 竞品专利权利要求深度解析：要素分解、保护范围解读、等同范围预判、审查历史限制分析。自动调用patent-pdf-to-md技能将PDF/DOCX/DOC专利文件转换为结构化Markdown后再进行分析。当用户要求解析竞品专利权利要求、要素分解、保护范围时触发。

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当需要用 lark-cli 操作飞书多维表格（Base）时调用：搜索 Base、建表、字段管理、记录读写、记录分享链接、视图配置、历史查询，以及角色/表单/仪表盘管理/工作流；也适用于把旧的 +table / +field / +record 写法改成当前命令写法。涉及字段设计、公式字段、查找引用、跨表计算、行级派生指标、数据分析需求时也必须使用本 skill。

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使用 AACT (Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov) PostgreSQL 数据库进行大批量临床试验历史分析与数据挖掘。触发场景包括：AACT 查询、临床试验批量分析、PostgreSQL 试验数据、全量 NCT 检索、试验数据挖掘、clinical trials data warehouse、疾病领域全景分析、设计相似试验匹配、跨年度试验趋势聚合。本 skill 通过 SQL 接口处理百万级试验记录，支持云端公共 PostgreSQL 服务（aact-db.ctti-clinicaltrials.org）和每日 dump 本地还原两种连接方式，自动检测并优先使用本地高性能模式。

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通过 ClinicalTrials.gov API v2 实时检索官方临床试验注册数据。触发词包括 ClinicalTrials.gov、临床试验、NCT、试验注册、招募状态、phase 1/2/3、RCT lookup、interventional trial、observational study。专注实时单次查询(≤1000 条/请求),适合"某试验最新状态/招募信息/主次要终点"场景。批量历史分析请用 aact-bulk-trials,文献检索用 pubmed-search/europepmc。

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当用户询问 ClinicalTrials.gov / 临床试验 / NCT / 试验注册 / 招募状态 / phase 1/2/3 / RCT lookup / sponsor 检索 / interventional trial / observational study / 主次要终点 / trial outcomes / 试验招募中 / recruiting status 时,通过 ClinicalTrials.gov API v2 实时检索官方注册数据。专注实时单次查询(≤1000 条/请求),典型场景: "某 NCT 试验最新状态"、"BTK 抑制剂 Phase 3 在招募试验"、"某试验已发布的主次要终点结果"。明确边界: 批量 >10k 试验 / 全库 SQL 历史分析 → aact-bulk-trials; 关联 PubMed 文献 → pubmed-eutils; RCT 自动 GRADE 评级 → medical-evidence-grading; 引用入报告附录 → evidence-appendix-sync。跨平台无锁(Claude Code / Codex / Cursor 通用)。

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引导用户进行自我认知反思，结构化写入自我反思记录，并与历史模式做跨时间比对。触发词：「反思」「我发现我有个习惯」「我注意到」「我又犯了」「这个模式」「我有个问题」「感觉自己」。

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受控更新L1系统性文档：含影响范围预分析、历史版本备份、矛盾检测、级联写入。触发词：「更新[文档名]」「完善[文档名]」「修改[文档名]」「我要改[内容]」「在[文档]里加上」「[文档]需要更新」。

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置信度校准（元认知监控）。追踪L1文档和L2碎片中「AI生成/推断」的内容是否事后得到了验证，定期向用户提问「这段内容当时是AI推断，现在有没有实际证据？」。触发词：「验证历史内容」「校准知识置信度」「哪些内容还没验证」「cognitive-calibrate」。也被 cognitive-consistency-check 内部调用（月度维护）。

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显式暂停、恢复或取消一个受治理 Run 的 exact Mission Controller。仅当用户使用精确命令 `$flight-control-run` 并依次提供 run_id、controller_id、expected_controller_version 与 PAUSE、RESUME 或 CANCEL 时使用；不能把自然语言意图、Lead credential、Controller 的 allowed_next_actions 或历史授权当作本次用户授权。

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家系图（Genogram）工作：识别与反思家庭关系模式。跨世代视角、家系图符号、模式识别以及家庭历史中的资源。

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企业招投标全维度尽调。当用户明确要求「尽调XX公司」「查招投标」「供应商评估」「找投标机会」「投标合规核查」「查竞争对手」时使用。Node.js 直连企查查 API，覆盖工商、司法风险、经营罗盘、知识产权、董监高、历史存档 6 大维度 70 个招投标核心工具。

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基于历史数据利用统计分析方法预测下一组数字，严格遵守前5位(1-35)和后2位(1-12)的范围限制，输出简洁的预测结果。

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