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当使用者说"给这张照片写图注"、"帮我写一段作品说明"、"这张照片配一句什么文字"、"展览标签怎么写"时使用。Write a factual short photo caption or a longer artist statement from photographer-provided context and optional EXIF metadata. Use when a user asks for a caption, wall label, portfolio note, or brief statement for an existing photograph. Do not infer emotions, intent, place, identity, or circumstances from the image alone.
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当使用者说“按我的模型写代码”“把方程实现成 Python/MATLAB/R”“调试这段建模代码”“补验证和灵敏度分析”“让结果可复现”时使用。只实现学生已确认的模型与数据契约，先写实现合同、手算小例、不变量和验收矩阵，再按读取、变换、求解、验证、敏感性与导出拆分；执行后记录输入快照、种子、环境、求解设置和输出，不静默修数据、不硬编码结果、不替学生发明模型或伪造数据。
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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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当使用者说"给照片加参数边框"、"加个相机参数水印"、"给这张照片加个信息带"、"照片下面印上光圈快门"时使用。Add a configurable information band to an existing photograph using embedded EXIF facts such as aperture, shutter speed, exposure compensation, ISO, capture time, and camera. Use when a user asks to frame, label, or export a photo with shooting metadata. Do not use for interpreting photographic intent, inventing missing metadata, or editing the photograph itself.
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当使用者要做苹果发布会风格的 PPT、把演讲稿做成幻灯片、把现有 PPT 改成发布会风格，或者要做讲座、课堂、学术报告、答辩的投影片时使用。输入可以是一句描述、一份演讲稿或讲稿、一份现有 .pptx。先判断场合（发布会／答辩／课堂／讲堂），再分两步：先产出 deck-outline.md（拍点、逐片清单、出场顺序、出处、舍弃项）等确认，再产出单文件 deck.html（1920×1080、讲到才出现的逐步揭示、跨片连续过渡、讲者备注、原生公式、可打印 PDF），需要时导出可编辑 .pptx（动画、调暗、点名与 Morph 平滑切换都带过去），课堂与讲堂另出讲义。核心规矩：一片一个概念、不用项目符号、字号不低于 40px、片子不重复讲稿、数字与图片都要有出处。片上默认用名词短语、不用问句，发布会片上没有问号；课堂与讲堂的证据片改用一句主张，问号只给两处：真要听众作答、答案随后揭晓的提问片，以及下一张片立刻用一句结论回答的引导问句（一节课一两处）。片上文字另按内嵌的中文写作规则走。不使用任何厂商的商标、产品渲染图或活动视觉。
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照片电影感调色、低饱和冷暖分离、先保原片再调色。用确定性像素处理而不是生成式重绘；先确认用途与色彩输入，输出带 sRGB ICC 的新图和隐私优先的参数/QA 边车。支持 8-bit SDR JPEG/PNG 的 render、固定三选候选小样 candidates 与数值 QA，以及原尺寸前后对比 compare；card、LUT 尚未实现。不负责 RAW 显影、修图换景、冲印交付或精确复刻电影/胶片。
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已废弃，改用 bento-infographic（发布会 bento 信息图）。原用途：当使用者贴出产品资料、发布稿、规格表、卖点清单或网页摘录，说"做一张产品总结面板"、"生成发布会那种 summary slide"、"把这些卖点做成一张图"、"bento 风格的产品总览"时使用。分两步：先产出 panel-brief.md（定位、核心卖点、支撑卖点、数字锚点、信息分组、每条的来源或未确认标记、版式建议、舍弃项与原因），等使用者确认后再产出单文件 panel.html（16:9 横版、内联 CSS、bento 卡片布局、light/dark 双主题、适合截图）。只借鉴信息层级与面板结构，不复制任何厂商的资产、商标、截图或图标。不编造参数，无出处的数字标注或省略。
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当使用者说"帮我做个界面"、"这个页面太丑"、"看着像模板/像 AI 做的"、"给这个项目定个视觉风格"、"配色和字体你来定"、"把这几个页面统一一下"时使用。先从项目本身抠出一个具体意象，据此定出一版完整的 CSS 变量与排版尺度（不是"现代简洁"这种废话），再用这些 token 拼组件；每个非显然的取舍都在代码注释里写清理由、代价和怎么改回去。中文界面必须同时配 CJK 字体。不装 UI 框架来跳过这一步，不改业务逻辑，不为了好看牺牲对比度和可读性。
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当使用者说“整理建模论文 LaTeX”“修编译错误和引用”“统一公式、表格和图注”“按比赛模板排版”“检查交叉引用与缺图”时使用。先冻结内容并做基线编译，再在不改变数学含义、数字、引用或作者措辞的前提下修结构、符号格式、标签、表图、文献与版面；运行静态检查和实际编译，记录引擎、命令、警告与输出。只格式化和诊断，不补造公式、结果、来源或论文内容。
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当使用者说“这题该用什么模型”“A 和 B 哪个更合适”“要不要上机器学习”“我的模型选得对吗”时使用。基于已拆清的目标、变量、数据与验证条件，区分模型家族、算法和求解器，建立简单基线，比较至少两个有意义的候选，并给出条件式推荐与最低成本判别测试；不凭流行度拍板、不编造性能、不替学生隐藏最终选择。
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当问「这条公式怎么来的」「为什么长这样」，或说「帮我推导／推出 X 公式」时使用。从定义或守恒律出发重建标准公式，每一步标出用的是哪条原理、这一步在物理上做了什么；假设写在它真正被用到的那一步，不堆在开头。终式可用 scripts/compare_formula.py 与标准式做符号比对。会被评分的推导：结构与理由可以给，代数由本人做。要逐步核验一份已写好的推导，用 derivation-step-checker。
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当使用者贴出一道物理题、一个实验现象、一份竞赛材料或一句"这个怎么解释"，还没想好从哪一步下手时使用。先定三件事——问题类型（计算/建模/科研/开放现象）、目标产物（数值答案/可检验模型/机制解释）、卡在哪一步——再分流到下游物理 skill；专门检出"要的产物与问题类型不匹配"和"其实该先回去读题"两种走错门。不解题，不给答案，不替使用者选机制。
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当一份实验数据可能藏着仪器或环境偏差时使用。扫描漂移、温度依赖、非线性、滞回、重复不一致这几类系统误差特征，再把每一类归因到一个具体的物理过程（热学、电子学、机械），而不是一句「数据有问题」。相关不等于因果——脚本给的是线索，归因要另找证据。
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当物理问题在地面系里写得很别扭、或者想知道换个参考系能省多少事时使用。给出候选参考系（地面系、随物体平动系、质心系、转动系、斜面系）的对比：每个系里要付出哪些惯性力、约束会不会变简单、代数项数大致多少；并强制列出换系后不变的量（守恒律是否仍成立、哪些标量与相对量不变）和只是表象变了的量，把物理本质与坐标选择分开。给判断依据，不代为求解。
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当手上有一份已经写好的推导、要逐步核验时使用。每一步查四件事：代数是否等价、量纲是否一致、符号有没有翻错、以及这一步用的定律在此处适用条件是否仍然成立——变质量、非惯性系、准静态假设中途被悄悄破坏是高频翻车点。scripts/check_derivation.py 做前三项的确定性检查，第四项是人的判断。只核验已有推导，不代写推导。
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当推导中途就把数字代进去、结果看不出结构时使用。把符号一路保留到结构不再变化，再与「早代入数字」的路径并排对照：哪些量其实约掉了、哪两个量只以某个组合出现（说明本质自由度比看上去少）、从哪一步开始代数字会把物理藏起来。给的是纪律与对照，不替使用者算完。
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当使用者说"帮我填词"、"按这个字数模板写歌词"、"用多Agent对抗式写词"、"这首副歌帮我想几句"时使用，前提是字数骨架和这首歌写什么都已经有了；只有主题、还没定写什么时先用 lyric-concept-builder。拿一份字数骨架和意象系统，派三个 sonnet 子代理按不同路子并行独立起草（场景派 / 口语派 / 意象派），再派一个红队子代理逐句挑毛病，主 Agent 按句裁决拼稿，最后统一辙口与意象。收敛判据卡死：字数用 lyric-doctor 的脚本对模板数、每段同辙、hook 不含陈词、主歌二对主歌一有推进。不抄现有歌词，不替使用者决定这首歌要说什么。
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当有一条公式、标度律或模型结果，想在相信它之前查它在极限下还讲不讲得通时使用。先找出控制参数与无量纲组，挑最小一组有用的极限，在动手算之前先写下物理上应该发生什么，再做数学化简两相对照；专抓在某个极限下发散、变号、或丢掉已知特例的表达式。manifest 的完整性由 scripts/check_limit_manifest.py 校验。
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当机制清单已经排好、需要给每个机制配数值锚点并合成一个站得住的量级结论时使用。把估算写成显式的因子分解，每个因子给低／中／高三值与证据档位，算出区间而不是装饰性的小数位，再与参考区间和守恒量核对。worksheet 的结构与算术由 scripts/check_estimate.py 校验。不负责发现或排序机制——那是 physics-mechanism-decomposer 的事。
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当面对一个开放现象、说不清"为什么会这样"时使用——IYPT 题目、实验里看到的奇怪行为、科研中待解释的观测。把现象拆成候选机制清单，用守恒量收支表检查有没有漏，为每个机制写出带指数的标度律，用同量纲的量级比较排出主导、次导与可忽略，再为每个机制配一个能真正分辨它的观测量（判据是指数或符号不同，不是系数不同）。产出的是可检验命题与实验建议，不是结论。
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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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当有一条推导、模型方程、标度律或最终公式，想在相信它之前先过最便宜的一关时使用。逐项查量纲：先统一记号、建符号量纲表，再按加减两侧同量纲、等式两边一致、指数对数三角函数的宗量无量纲逐条核对，指出第一处不一致；每个通过的项还要说出它代表什么物理贡献，说不出的项就是没理解的项。结论里写明量纲通过不等于物理正确。
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当使用者说"让 AI 写谱不要直接生成音频"、"做一个 AI 作曲的后端"、"LLM 输出 MIDI 怎么做"、"生成的音符老是越界/被截断"、"要能导出 .mid 给 DAW"时使用。用 LLM（BYOK / OpenAI 兼容接口）从零生成可用的管弦乐 MIDI 与分轨音频：两级调用（整曲和声蓝图 + 逐乐器音符表）、提示词结构、被 max_tokens 截断时的残稿抢救、确定性校验修复、渲染与 MIDI 导出，以及全程的规则作曲降级策略。降级事实必须如实写进元数据，不假装是模型写的。参考实现是 MaestrWave 的 M7 写谱演奏模式。
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当一个模拟跑出了结果、要判断它是物理还是数值假象时使用。查三件事：守恒量的漂移曲线、步长收敛阶、功率谱里可疑的高频内容。守恒量在哪一步开始漂，就指向哪个物理过程被离散化破坏。结果随步长改变时，必须先做收敛性检查再解释现象。
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