「cat」の検索結果

Load this skill whenever the project has personalization features, user preference controls, theme selectors, font size adjusters, motion toggles, contrast settings, or any user-configurable accessibility accommodations. Under no circumstances override or ignore user OS-level accessibility preferences without explicit user consent. Absolutely always persist user preferences, apply them immediately, and respect prefers-reduced-motion, prefers-contrast, and similar media queries.

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Load this skill when configuring axe-core scans, reviewing automated accessibility test results, or writing tests that use @axe-core/playwright, @axe-core/react, or similar integrations. Provides a quick reference to axe 4.x rule IDs, their WCAG mapping, and default severity levels.

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Load this skill whenever you are filing, reviewing, or generating accessibility bug reports — whether from automated tool output, manual testing, user reports, or testing with disabled people. The purpose of this skill is to make accessibility findings easier to report accurately, connect them to real people and tasks, and let developers reproduce, understand, and fix them without unnecessary back-and-forth. Absolutely always describe the barrier and its task impact before citing a WCAG criterion. Under no circumstances guess a disability diagnosis, treat automated tool output as a conformance conclusion, or expose secrets/personal data in a report.

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Use when the user wants to configure, authenticate, or use Google NotebookLM via the nlm CLI or MCP.

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Evaluates potential channel, integration, affiliate, or strategic partners. Use when the user provides partner profiles plus partnership goals and wants fit scoring, partnership type, and outreach priority.

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Classifies professional profiles into buyer, influencer, user, decision-maker, founder, recruiter, or other personas. Use when the user provides profiles and wants persona labels with evidence and confidence. Must not infer sensitive personal attributes.

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Analyzes a dataset of companies or profiles to identify market patterns. Use when the user provides a larger dataset and wants segments, dominant categories, gaps, and emerging patterns.

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Assesses potential suppliers against defined commercial, operational, and compliance requirements. Use when the user provides supplier records plus sourcing requirements and wants a consistent shortlist with strengths and risks.

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Evaluates candidate profiles against a job description and hiring criteria. Use when the user provides candidate profiles plus a role definition and wants consistent screening, matched requirements, and an interview recommendation.

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Identifies missing information required to complete qualification, segmentation, or outreach preparation. Use when the user provides records and a goal and wants prioritized research gaps with sources.

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Turns an ICP or research goal into a plan for finding and scraping suitable directories. Use when the user has a target audience but is unsure where to find them, and wants source categories, queries, and an extraction workflow.

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Normalizes company names, industries, domains, locations, and descriptions. Use when the user provides company records and wants consistent canonical fields with confidence and unresolved items flagged.

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Detect anomalies in procurement data using Qdrant vector operations. Covers centroid-based outlier detection, near-duplicate finding via batch recommend, amount z-score analysis, and vendor variance scoring. Use when building anomaly detection, fraud detection, or data quality features.

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Use when creating or editing raster images, visual concepts, product graphics, launch assets, diagrams, posters, thumbnails, reference sheets, UI mock images, or image prompts that need source-grounded claims, readable text, brand direction, and post-generation verification.

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Use when designing or implementing states for AI agent tasks, background jobs, local model runs, queues, and notifications — one shared set of states, only legal transitions, and a recovery path out of every failure.

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Use when the user wants the full package on a repo, says run my project workflow, project check-in, or is overwhelmed opening an old or new folder. Runs the project onboarding checklist—explain-new-project, project-worth-my-time, and project-catch-up—in order or on demand.

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Use when adding, reviewing, or debugging Launch at Login in a macOS app — SMAppService registration, the requiresApproval state, a Settings toggle that reflects reality, and migration off deprecated login-item APIs.

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Use when shipping a macOS app outside the App Store — Developer ID signing with hardened runtime, notarization with notarytool, stapling, building a clean drag-to-Applications DMG, and verifying the result launches on a stranger's Mac.

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用 AI 系统学习任何东西的教练。当用户要"学 XX""怎么入门""帮我制定学习计划""我想搞懂 XX""考证/备考""复习"时使用。不是直接讲答案，而是带着走完整的学习循环：定目标→输入→主动回忆→输出→纠错→间隔复习→项目交付。

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生成中国中小学教案与配套材料。当用户要"备课""写教案""设计一节课""做课件大纲""出分层作业""写说课稿""评课"时使用。覆盖语文/数学/英语/科学等学科，小学到高中；先确认学段、教材版本与适用课程标准，再按学科核心素养、可观察任务和评价证据组织目标。

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辅导中国中小学生作业的家长助手。当用户要"辅导作业""孩子这题不会""怎么给孩子讲""检查作业""孩子不想写作业"时使用。重点是教家长怎么引导，而不是直接给答案。

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Move issues and external PRs through a state machine of triage roles — categorise, verify, grill if needed, and write agent-ready briefs.

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中国药品权威数据库查询 — NMPA(国家药监局) + CDE(药品审评中心) + DrugBank(英文名/ATC) + PubChem(化学结构) 多源融合,提供(通用名 ↔ 商品名 ↔ 英文名 ↔ 适应症 ↔ NMPA 批文号 ↔ 上市日期)精确映射。Make sure to use this skill whenever the user mentions 药品名 / 通用名 / 商品名 / NMPA / 国药准字 / 药监局 / CDE / drug brand name / generic name / drug registry / pharmaceutical lookup / drug verification / 药物核验 / 商品名对应 / drug cross-check / drug authority lookup. 在任何 medical / market-sizing / clinical / disease-research 报告生成阶段,**所有药品提及必须先调 lookup_drug() 验证**,严禁 LLM 凭训练记忆拼凑通用名↔商品名↔英文名对应关系。LLM 训练截止后药企会更换商品名、新药持续上市,记忆完全不可信。Iron Law:lookup 返回 None → 调用方必须 raise UnverifiedDrugError,不允许 fallback 到记忆。免费公开数据源,跨平台:Claude Code / Codex / Gemini CLI 三端均可 auto-trigger,实现仅依赖 httpx + beautifulsoup4 标准生态,不绑定任何厂商 SDK。

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Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions, especially if feedback seems unclear or technically questionable - requires technical rigor and verification, not performative agreement or blind implementation

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