「hr」の検索結果

Influencer/creator marketing command desk (Busabase App-in-Skill) — the agent sweeps and fit-scores creator candidates, drafts outreach and briefs, and gates content before it ships; the human reviews creator cards, approves outreach/briefs/contracts, and tracks campaign ROI. Use when the user invokes $kelly-creators or /kelly-creators, mentions influencer or creator marketing, creator discovery, fit scoring, outreach DMs, campaign briefs, UGC, sponsorship or partnership deals, content review / FTC disclosure gating, or campaign ROI, or wants to review/approve agent-drafted creator outreach before it is sent through other channels.

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Short-drama and product-video development skill for planning drama projects through a bundled Busabase App-in-Skill UI, with each project linked to a specified HyperFrame project and each episode linked to a HyperFrame composition for final motion/video tuning. Use when the user asks to create, edit, organize, or review short-drama scripts, product explainer episodes, character consistency cards, series bibles, episode beat sheets, storyboard shots, HyperFrame project/composition links, production checklists, or a drama planning workbench.

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Busabase-backed App-in-Skill idea desk that works like a business consultant — it interrogates a product or business idea until it is sharp, then carries it through professional, visual BRD, MRD, and PRD documents. Use when the user invokes $kelly-ideas or /kelly-ideas, wants to capture or shape a product/business idea, asks for a BRD/MRD/PRD, says they have a product idea but cannot describe it clearly, or wants an idea shaped into a spec that $kelly-app-skill-creator can build into a real app.

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Personal finance anomaly review desk (Busabase App-in-Skill) that imports the three business tables — orders, invoices, payments/receipts (回款) — from CSV/JSON exports, flags anomalies with deterministic rules, and runs a human review queue with auditable decisions. Use when the user invokes $kelly-audit or /kelly-audit, mentions finance audit, order invoice payment reconciliation, 对账, 应收, 回款, 发票异常, receivables aging, overdue receivables, duplicate payments, missing invoices, amount mismatches, or anomaly review.

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Build, analyze, repair, and audit finance three-statement models and operating forecasts. Use when the user invokes $kelly-finance, asks for 财务三表, 三表模型, income statement, balance sheet, cash flow statement, forecast model, budget model, financial projections, FP&A model, SaaS/unit economics forecast, fundraising model, board finance pack, investor model, model checks, balance-sheet balancing, cash runway, working capital, capex/depreciation schedules, debt schedules, scenario/sensitivity cases, or Excel/Sheets-ready finance outputs.

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Busabase-backed App-in-Skill CRM operator for contacts, companies, deals, and agent-drafted follow-ups in a reviewable follow-up queue. Use when the user invokes $kelly-crm or /kelly-crm, mentions CRM, pipeline, contacts, companies, deals, follow-ups, relationship management, meeting-note capture, outreach drafts, next steps, or wants to review/approve agent-drafted follow-up messages before they are sent through other channels.

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Generates publish-ready LinkedIn posts for B2B SaaS marketing leaders writing from an operator point of view: real decisions, real trade-offs, real constraints, and defensible lessons. Use when turning an internal observation, framework, campaign decision, miss, or shipped artifact into a public LinkedIn post. Best for demand generation, ABM, marketing ops, product marketing, and SaaS GTM leaders building credibility through practical operating insight. Not intended for generic brand posts, company announcements, sales outreach, or long-form content.

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Drive the AgentWiki knowledge platform via its CLI (`@aiagentwiki/cli`, command `agentwiki`) and MCP server (`https://api.agentwiki.cc/mcp`). Use this skill whenever the user mentions AgentWiki, agentwiki.cc, app.agentwiki.cc, the `agentwiki` CLI, the `@aiagentwiki/cli` npm package, the AgentWiki MCP server, or asks to create/list/search/share/publish documents, manage folders or tags, upload files or images, deploy static sites, traverse a knowledge graph, or query their AgentWiki workspace from the terminal or as an AI agent. Triggers include phrases like "agentwiki login", "aw_… API key", "create a doc on agentwiki", "search my wiki", "publish to agentwiki", "agentwiki MCP", or any task that would otherwise require opening app.agentwiki.cc manually.

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当学生说"申请季怎么安排"、"ED 之前要做完哪些事"、"帮我排一下今年的申请节点"时使用。从各校截止日往回推出整个申请季的时间线：推荐信什么时候要请老师、文书初稿什么时候出、标化什么时候送分，全部换算成北京时间直接排出来落进日程，只把"走哪一轮"这类只有本人能定的岔路口做成选择题一次问完。截止日只用核实过的，本地数据没核实的一律让学生去官网确认后再排。

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当学生问"招生官会怎么看我的档案"、"我的背景还差什么"、"帮我评估一下现在的申请竞争力"时使用。以顶尖大学招生官的视角通读学生的档案、长期活动与已写下的反思，不问任何前置问题直接产出一份指名道姓的坦诚点评：这份材料的亮点、招生官真实的解读方式、明显的短板与空白、以及接下来最值得做的一到两件事。只读不写，不修改学生的任何数据，也不代写任何申请材料。

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当学生说"我参加过一些活动但没整理过"、"帮我把经历录进去"、"我的活动档案是空的"时使用。让学生一口气把记得的活动说出来，直接把这段话拆成结构化的长期事项（角色、组织、起止时间、做了什么、结果、级别），说不清的字段留空标"待补"而不是编，再用一张选择题卡把级别判定与是否重复这类关键项一次问完，然后提案入库。只记录学生真正说出口的内容，级别按事实判定，绝不往高了写。

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当学生说"Common App 活动栏写不下"、"这段活动描述超字数了"、"帮我把这几条压到限制内"时使用。先按官方申请表核对当季字符限额，再逐条检查；一次把所有条目量完并直接给出压缩版，只在需要砍掉实质内容时才用选择题问该保哪部分。每改一版都用工具重新数一遍字符，绝不凭感觉说"这样应该够了"。只压缩，不代写空白。

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当使用者说"我想写一首关于X的歌"、"这首歌想表达Y"、"帮我想想这首歌写什么"、"疗愈主题的歌该怎么切入"时使用，适用于只有主题词或一句念头、还没定具体处境的时候；处境和字数骨架都已齐、只差句子时改用 adversarial-lyric-writer。动笔写句子之前先定四样东西：这首歌的具体处境（谁、在什么状况、发生了什么变化）、一套只属于同一个世界的意象系统、情绪弧线的起点转折点终点、五条 hook 候选。派 sonnet 子代理并行提三个不同切入角，主 Agent 收敛。只问两个问题：唱给谁、有没有真实的画面可用。不替使用者编经历，不把"疗愈""成长"这类效果词当成主题。

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当使用者贴出一段 xxxxx 形式的字数模板、说"按这个结构写"、"帮我定一下歌曲结构"、"主歌预副副歌该各写几句"时使用。把 x 模板解析成可执行的骨架表：每段每行的字数、停顿位置、押韵位、以及这一段在整首歌里的功能；没有模板时给两三个常用骨架供选。这是确定性工作，不派子代理。产出的骨架是填词的唯一输入，改字数等于改旋律。

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当使用者说"用 zlc 的语气说"、"来一段 zlc 体"、"帮我点评一下这个（zlc 风格）"、"把这句话改成他那种四拍点评"时使用。按固定的四拍句式生成中文点评：表态句（很X这份Y）、否定加事实句（不A，B）、价值句（谁最珍贵的就是这份Z）、呼吁句（多一些/少一些这样的W，才能让V真正生根发芽）。褒用「这份」，贬用「这种」加「少一些」。第二拍必须写出被点评的那件具体小事，宏大评语配琐碎事实才是这个句式的笑点所在。只对事不对人，不冒充本人发言。

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仅当使用者明确说"使用规则写作"、"按规则写"、"用写作规则"或等价表达时启用。启用后按十五条规则写中文：禁破折号、禁"不是A，是B"、打破三点式、删句首冗余连接词、杜绝强行升华、长短句交替且不用嵌套从句、只在文末收束、保留适当不确定性、必须有明确立场、禁虚构细节和假精确数字、硬性禁用词表（动作黑话与工程腔）、语气温和不吹捧、删冗余声明、写完即止不追问、检索优先英文来源。写前过 15 条自检清单，写完走 10 步复查。日常对话、代码工作、分析任务一律不主动应用。

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当学生说"我想做个项目但不知道做什么"、"这个想法可行吗"、"帮我想想能做点什么"、"我有个点子想聊聊"、"这个课题值不值得做"时使用。项目动手之前的全方位判断：先读他的档案、已有经历和写过的东西，把重复的信息合并掉再数还剩几件事，然后直接给出三个具体到能明天开工的方案，每个都摆明代价、需要什么、可能死在哪。定方案之后落成长期事项加前三个里程碑，并存一份构思稿。不吹可行性，不替他选，不为了申请而编项目。

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当学生说"下个月要考 IB 大考不知道怎么安排"、"这几个 DDL 撞在一起了"、"帮我排一下复习计划"时使用。从一个或多个截止日倒推出到期之前的可执行安排：先读清楚已有事项，直接按合理假设排出第一版有交付物的节点，同时把只有本人知道的岔路口（每天多少时间、哪些天动不了）一次问完，拿到答案后修订并提案进日程。不排满、不编造截止日、不给"每天学两小时"这种无法验收的任务。

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当学生说"想记录一下这段经历"、"刚比完赛心里挺多感受"、"帮我理一理这件事对我的影响"时使用。以访谈的方式一次问一个开放问题，把一段经历里真正发生过什么、他当时怎么想、后来变了什么问出来，聊够了就直接整理成带原话问答的反思资产出卡，并提案它与其他经历之间的关联。用学生自己的话，不替他总结成漂亮的成长故事。

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当使用者贴出一份写好的歌词说"帮我改改"、"这词哪里有问题"、"听起来像 AI 写的"、"帮我看看字数和押韵对不对"时使用。先跑脚本做机械体检（字数、断句、陈词命中、重复行、与模板比对），再判断需要读音和语感的部分（韵辙、画面感、主歌推进、hook 是否成立、可唱性），可派一个 sonnet 子代理做陌生听众初听测试。产出定点修改清单，每处给两三个替换候选，不重写整稿。

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当学生说"这周过得挺乱的"、"帮我复盘一下这周"、"下周该怎么调整"时使用。先把这一周实际发生的事读出来（计划了什么、完成了什么、拖了什么），基于事实而不是感受直接写出一版完整复盘，同时用选择题把"卡在哪"一次问清楚，拿到答案后定稿存档并把下周要调整的动作提案进日程。判据只有一条：下周会因此做什么不一样的事。

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当有一组带不确定度的测量量、需要给导出量一个不确定度时使用。做线性协方差传播（含相关项），给出符号灵敏度、不确定度预算、线性与蒙特卡罗的一致性检查，并按贡献大小排出下一轮该先测哪个量。灵敏度大不等于贡献大，这一条会被明确区分。不做拟合、不诊断系统误差、不替缺失的不确定度编数。

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当算完、估完、拟合完或模拟完，拿到一个数值结果、要决定信不信时使用。按单位、符号、量级、极限行为、与参考值对比、守恒量收支六项过一遍嗅觉测试。对没有标准答案的科研与建模结果，改用「数量级 + 守恒总量核算」双锚点，不假装知道真值。引用的参考值必须带来源与查阅日期。

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当题面已经干净、但不知道该调用哪条物理定律，或者用了定律却说不清它在这里凭什么成立时使用。把问题拆成已知量、未知量、约束三栏，为每一条给定条件追出它背后的定律，并强制写明该定律在本题的适用条件；每条假设标出它近似掉了哪段物理；用未知数与独立方程的计数判断问题定不定得下来。检出凭空补进来的量和"用了定律但没写条件"的条目。不列出解、不推导、不给数值答案。

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