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概要と使いどころ
网站复刻 / 克隆方法论。USE WHEN 用户说 复刻网站、克隆网站、clone website、抄个站、仿站、 照着这个站做一个、reproduce site、还原某个网页效果、把这个站搬下来改成我的、 复刻某个交互/WebGL/Canvas/Three.js 效果。提供「先拿真源码 → 判路径 → 逆向拆解 → 搭工程 → 替换内容」的可移植决策树，覆盖静态站 / React-Vue-Next 内容站 / WebGL-Canvas 重前端站三大分支，并强制核对任何 AI 二手分析里的可执行代码。
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GitHub Issue 处理协作流程。当用户收到 issue 需要分析和回复时使用。通过"诊断 → 定性 → 决策 → 回复"四步法，从一个 issue 产出准确的根因分析和得体的用户回复，避免误判问题类型或回复不专业。
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已有功能的需求变更闭环（门禁式七步）。触发硬条件：要改的功能已经实现并跑起来了。当用户说"改需求""需求变更""调整交互""改功能""重构流程"，或改动容易散到多个文件、碰到鉴权/存储/配置/权限、需要可靠验证 + 回滚方案时使用。流程：锁 scope 写 change brief → 从代码确认当前行为（不靠记忆和假设）→ 影响面与风险评估 + 回滚计划 → 提出新设计等用户批准（**未获批准绝不动代码**）→ 小而局部的 diff → 跑固定回归清单 → 更新文档和决策日志。产出：change brief + 代码 diff + 回归记录 + decision log。不适用于：全新功能从零做（走 issue-pool → page-solution-design（有界面时）→ backend-logic-design（有规则需讨论时）→ prd-test-writer）、只改视觉样式不动任何逻辑（按已有界面直接调整）、新想法还没定要不要做（先用 issue-pool 入池）、写 PRD/测试用例（用 prd-test-writer）、提交推送发版（用 git-push）。注意：本 skill 的七步流程通用于任何项目，但 scripts/impact_scan.sh 与 references/chrome-extension-regression-example.md 是 Chrome 扩展示例；通用回归使用 references/regression-checklist.md，按项目实际选择检查。
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从用户、业务负责人、一线执行者、技术负责人、公司经营者五种角色视角交叉分析问题，识别各方目标、约束、风险和冲突，并综合成有优先级的判断与行动建议。适用于产品决策、技术方案、项目复盘、业务难题、职业判断，以及用户要求“换几个视角看看”“考虑得更全面”“用五种视角分析”时。不用于单纯事实查询、只需单一专业结论或必须由真实利益相关者参与的正式调研。
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解决方案架构师助手。当用户要设计新系统架构、评审现有架构、做技术选型决策、诊断性能/可扩展性/可用性问题、规划架构演进或重构时使用。覆盖微服务、事件驱动、云原生等架构模式，技术趋势通过实时搜索获取而非依赖内置知识。不用于：具体功能的代码实现、安全漏洞审计（用security-audit）、产品需求分析（用product-manager）、只需一句话回答的技术常识问题。
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A股分析研究助手，提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架（仅供研究参考，不构成投资建议）。适用于：(1) 获取A股行情和历史数据，(2) 技术面分析（K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等），(3) 基本面分析（财务指标、估值分析），(4) 板块热点追踪，(5) 选股策略筛选与量化因子分析，(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于：预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股（数据源不同）、加密货币。
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针对用户提供的项目、研究或方案，严格按照投资必要性、技术可行性、财务可行性、组织可行性、经济可行性、社会可行性、风险因素控制可行性七个方面进行详实分析，并给出综述性判断。
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分析单篇、系列、周度或月度自媒体数据并形成可执行复盘。用于读取平台后台截图、CSV、表格、公开链接或用户提供的数据，计算关注效率和深度互动，比较同平台基线，归因选题、标题、封面、开头、结构、发布时间、标签和行动，并输出加码、改包装、再适配、停止或继续收集样本的决策。
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Offer 对比决策器。用户同时拿到两份（或多份）offer 纠结怎么选时，扮演 Senior Career Decision Advisor：结构化对比 comp / 成长 / AI 敞口 / 公司强度 / 团队风险 / 晋升速度 / 生活方式，识别 front-loaded vs long-term upside、resume value、switch-out 难度、hidden risks，最后给一条**明确、有立场、不中性**的推荐（并附「你是 X 类人选 A，你是 Y 类人选 B」的分叉判定）。三步：贴两份 offer → 补 priorities & 现状 → 自动生成并打开一份 HTML Offer Decision Report。是 offer-toolkit 里 JD Skill / Resume Skill / BQ Skill 拿到结果之后的下一环。关键词：offer compare, 选 offer, 两个 offer, offer decision, TC compare, 该去哪家, which offer, 4-year TC, RSU, sign-on, front-loaded, long-term upside, career decision。
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中文产品决策 Agent。用于中国大陆互联网产品、运营、增长、商业化、数据、项目推进和组织协作场景：产品规划、需求分析、PRD、需求优先级、排期、版本规划、Roadmap、MVP、灰度、上线、迭代、增长停滞、拉新、投放、渠道、裂变、CAC、LTV、ROI、留存、转化、DAU/MAU、GMV、漏斗、社区运营、内容供给、创作者、用户运营、活动运营、私域、会员、定价、指标异常、数据口径、埋点、A/B Test、用户反馈、客服/销售反馈、竞品冲击、资源不足、项目延期、需求反复、老板临时插需求、跨部门协作、团队冲突、OKR/KPI、目标拆解、复盘等。触发时像资深互联网产品负责人一样，先判断真实问题、当前阶段、核心阻塞、关键约束、相关方和证据充分性，再给出最值得执行的下一步。默认中文回答，不讲理论、不引用原文、不解释历史、不暴露后台方法来源。
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行业数据查询与分析工具。接入多种合规公开数据源，支持精确匹配、模糊搜索、聚合统计、分组排序等查询方式。当前已覆盖工商企业基本信息、产业链节点区域指标、产业链企业信息、A股相关信息以及其他等大部分场景。完整的可用数据源清单及其字段结构需通过 describe_datasource 接口动态获取。 当用户提出任何涉及企业、公司、行业或产业链的数据查询意图时，都应触发此 Skill。典型场景包括但不限于： - 查询某家公司的工商注册信息（名称、法人、注册资本、成立日期、经营范围、股东、融资历史等） - 查询 A 股上市公司基本面、证券信息、F10 数据、IPO 信息、分红派息、高管信息 - 查询某条产业链的结构，包括节点企业、区域分布、各类标签企业统计（龙头、高新、专精特新、独角兽、小巨人等） - 查询产业链区域指标（营收、资产、利润率、ROE、知识产权、招投标数据等） - 按地域、行业、企业标签等维度做聚合统计或分组分析 - 用户提到"查一下某某公司"、"帮我看看这家企业"、"xx产业有哪些龙头"等任何公开数据查询意图 即使无法确定所需数据是否已覆盖，也应先调用数据源列表接口探查，不可直接拒绝或猜测。数据来自合规公开渠道，结果仅供参考，不构成决策依据。
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规划一大块工作——超过一次 agent 会话能容纳的体量——在你的 Issue 跟踪器上以共享的决策 ticket 地图形式呈现，逐个解决，直到通往目的地的道路变得清晰。
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将你无法完全回答的决策转化为供他人填写的问卷。
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对用户的计划、决策或想法进行层层盘问。当用户想要压力测试自己的思考，或使用任何 'grill' 触发短语时使用。
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数学建模竞赛解题全流程指导。覆盖国赛(CUMCM)和美赛(MCM/ICM)全部题型(A-F)，提供12种问题本质分析、95+场景模型决策矩阵、5本算法Cookbook、11本完整例题Playbook、22个Python+7个MATLAB可运行代码模板。与math-modeling-paper形成"解题→写作"配对。当用户提及建模思路、选什么模型、怎么建模、赛题求解、粘贴赛题文本、美赛/国赛题目分析、CVaR/NSGA-II/Monte Carlo/时间序列/ANOVA/灰色关联、网络流/图论/生态建模、模型命名/Memo/Letter/Our Work流程图时，使用此skill。
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端到端产品教练 — 把一句话想法走到 PRD + 可点击 HTML 原型。会顶嘴、强制砍功能、用 Nielsen + Norman 做友好性硬检。Use when user 说"我有一个想法"、"想做一个产品"、"做 MVP"、"写 PRD"、"做用户友好的产品"，或调用插件命令 `/idea-coach:idea`。Do NOT use when 用户已有完整 PRD 在跑、明确说"只 brainstorm 不决策"、只想要 UI 设计（用 design-shotgun）、或只想起项目骨架（用 /init）。
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能力蒸馏工作流——从用户批准的强模型访谈或真实任务轨迹中提取非显然的判断规则，形成可审计的 judgment packet，再交给 skill-audit 和 skill-creator 决定是否落成可加载 skill。当用户说“蒸馏这个模型的判断力”“把这次任务的关键决策固化下来”“模型窗口要关了，保留它在某类场景的判断”时使用。普通流程文档、直接写 SKILL.md、泛化最佳实践或未授权的会话日志扫描不使用本 skill。
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Create original short videos using the 符号布局单步改写｜空间揭示、手部决策与实体后果 Creative DNA for MiniMax H3 or Seedance 2.0. Use when the user wants this causal, camera, motion, rhythm, or payoff structure with new subjects and surfaces.
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Create original short videos using the 单次决策兑现｜准备—执行—后果—回归 Creative DNA for MiniMax H3 or Seedance 2.0. Use when the user wants this causal, camera, motion, rhythm, or payoff structure with new subjects and surfaces.
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基于退哥短线交易规则的A股场景化决策技能。Use when 用户要按交易场景查看短线规则、做选股、判断趋势回踩、涨停回调、连板接力、洗盘结束、卖出失效或仓位纪律。
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A 股主板流动性池内按趋势回踩（trend_pullback）产出买入候选与持仓卖出信号；另有 realtime_quotes 批量拉取现价快照。供下单前决策；不跑回测、不自动下单。Use when 用户要选股、看实时报价、判断买卖信号或检查持仓是否触发离场条件。
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A 股全市场高流动性池内按趋势回踩（trend_pullback）产出买入候选与持仓卖出信号；另有 realtime_quotes 批量拉取现价快照。供下单前决策；不跑回测、不自动下单。Use when 用户要选股、看实时报价、判断买卖信号或检查持仓是否触发离场条件。
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A股“MACD底背离 + 零轴下二次金叉”实战分析与交易执行技能。用于把用户的盘感描述转成可执行的三档决策（上观察名单/可试错出手/必须放弃）、盘中检查单、入场与风控规则。适用于用户提到“二次金叉”“水下二次金叉”“底背离”“第一脚第二脚”“回踩验底”“MACD背离”“抄底修复”“想做但怕假信号”等场景。
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当系统提示词需要设计多代理协作架构、子代理专业化分工、代理间上下文隔离与传递机制、任务生命周期管理时调用此 Skill。适用于 AI Agent 平台、多工具编排系统、代码审查流水线、跨应用协作场景等。不适用于：单代理系统（无委派需求）、简单工具调用（无子代理概念）、纯 API 编排（无 AI 决策）。当需求聚焦于"单代理内的对话路由"而非"多代理间的任务分配"时，应该用 conversation-flow 而非本 Skill。
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