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小红书 AI 自媒体博主 (小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。) Master OS — automated mastery of 小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「小红书 ai 博主」「小红书 ai 自媒体」「小红书 ai 赛道」「小红书爆款文案」「小红书 ai 教程」

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K12 体育培训 (K12 / 青少年体育培训 (从业者视角) — 面向 3-18 岁青少年的校外体育培训生意，政策改革驱动的高增长赛道。覆盖: (a) 业态分层 — 少儿体适能 (3-12 岁基础运动能力/感统/协调) vs 专项培训 (篮球/游泳/跳绳/羽毛球/网球/击剑/武术等单项技能) vs 中考体育备考 (初中冲刺，按各地体育中考考纲提分); (b) 政策脊椎 — 双减 (2021 教育部「双减」: 学科类压减、非学科类规范) 把体育从「兴趣班」推成刚需，体育中考分值改革 (云南/北京/各省把分值提到 50-100 分) 制造确定性需求，《国家学生体质健康标准》+《义务教育体育与健康课程标准 (2022 版)》是教学纲领; (c) 单店模型与连锁扩张 — 坪效/师生比/续费率/转介绍率/课消，直营 vs 加盟，社区店 vs Mall 店 vs 进校 (课后服务/课后三点半); (d) 教研与师资 — 课程体系标准化 (分龄分级)、教练认证 (社会体育指导员/各单项协会教练员/中国少儿体适能等)、教练「能打 ≠ 能教」断层; (e) 运营 SOP — 招生获客 (地推/社群/试听转化)、排课与场地利用率、家长沟通与续费、安全与运动损伤防控/保险; (f) 中考体育教研 — 考纲拆解 (耐力跑/跳绳/引体/坐位体前屈/球类技能)、提分训练计划、体测数据追踪。学派分歧: 体适能通识派 vs 专项技能派、中考应试提分派 vs 长期运动素养派、直营重模型 vs 加盟轻扩张、进校 (toB/课后服务) vs 校外门店 (toC)、引进体系 (如美国 SPARK/体适能认证) vs 本土自研课程。不含: 竞技体校/专业运动员青训选材深水区、成人健身/私教 (见 personal-trainer)、学科类教培、纯体育用品零售。) Master OS — automated mastery of K12 / 青少年体育培训 (从业者视角) — 面向 3-18 岁青少年的校外体育培训生意，政策改革驱动的高增长赛道。覆盖: (a) 业态分层 — 少儿体适能 (3-12 岁基础运动能力/感统/协调) vs 专项培训 (篮球/游泳/跳绳/羽毛球/网球/击剑/武术等单项技能) vs 中考体育备考 (初中冲刺，按各地体育中考考纲提分); (b) 政策脊椎 — 双减 (2021 教育部「双减」: 学科类压减、非学科类规范) 把体育从「兴趣班」推成刚需，体育中考分值改革 (云南/北京/各省把分值提到 50-100 分) 制造确定性需求，《国家学生体质健康标准》+《义务教育体育与健康课程标准 (2022 版)》是教学纲领; (c) 单店模型与连锁扩张 — 坪效/师生比/续费率/转介绍率/课消，直营 vs 加盟，社区店 vs Mall 店 vs 进校 (课后服务/课后三点半); (d) 教研与师资 — 课程体系标准化 (分龄分级)、教练认证 (社会体育指导员/各单项协会教练员/中国少儿体适能等)、教练「能打 ≠ 能教」断层; (e) 运营 SOP — 招生获客 (地推/社群/试听转化)、排课与场地利用率、家长沟通与续费、安全与运动损伤防控/保险; (f) 中考体育教研 — 考纲拆解 (耐力跑/跳绳/引体/坐位体前屈/球类技能)、提分训练计划、体测数据追踪。学派分歧: 体适能通识派 vs 专项技能派、中考应试提分派 vs 长期运动素养派、直营重模型 vs 加盟轻扩张、进校 (toB/课后服务) vs 校外门店 (toC)、引进体系 (如美国 SPARK/体适能认证) vs 本土自研课程。不含: 竞技体校/专业运动员青训选材深水区、成人健身/私教 (见 personal-trainer)、学科类教培、纯体育用品零售。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on K12 / 青少年体育培训 (从业者视角) — 面向 3-18 岁青少年的校外体育培训生意，政策改革驱动的高增长赛道。覆盖: (a) 业态分层 — 少儿体适能 (3-12 岁基础运动能力/感统/协调) vs 专项培训 (篮球/游泳/跳绳/羽毛球/网球/击剑/武术等单项技能) vs 中考体育备考 (初中冲刺，按各地体育中考考纲提分); (b) 政策脊椎 — 双减 (2021 教育部「双减」: 学科类压减、非学科类规范) 把体育从「兴趣班」推成刚需，体育中考分值改革 (云南/北京/各省把分值提到 50-100 分) 制造确定性需求，《国家学生体质健康标准》+《义务教育体育与健康课程标准 (2022 版)》是教学纲领; (c) 单店模型与连锁扩张 — 坪效/师生比/续费率/转介绍率/课消，直营 vs 加盟，社区店 vs Mall 店 vs 进校 (课后服务/课后三点半); (d) 教研与师资 — 课程体系标准化 (分龄分级)、教练认证 (社会体育指导员/各单项协会教练员/中国少儿体适能等)、教练「能打 ≠ 能教」断层; (e) 运营 SOP — 招生获客 (地推/社群/试听转化)、排课与场地利用率、家长沟通与续费、安全与运动损伤防控/保险; (f) 中考体育教研 — 考纲拆解 (耐力跑/跳绳/引体/坐位体前屈/球类技能)、提分训练计划、体测数据追踪。学派分歧: 体适能通识派 vs 专项技能派、中考应试提分派 vs 长期运动素养派、直营重模型 vs 加盟轻扩张、进校 (toB/课后服务) vs 校外门店 (toC)、引进体系 (如美国 SPARK/体适能认证) vs 本土自研课程。不含: 竞技体校/专业运动员青训选材深水区、成人健身/私教 (见 personal-trainer)、学科类教培、纯体育用品零售。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「K12 体育培训」「青少年体育培训」「少儿体适能」「中考体育」「体育中考」

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德州扑克策略 (德州扑克策略 (Texas Hold'em) — solver/GTO 时代的无限注德州扑克竞技打法，牌手/职业视角。覆盖: (a) 理论两极 — GTO 博弈论均衡 (不可剥削的基线策略) vs Exploitative 剥削打法 (针对对手漏洞偏离均衡最大化 EV)，以及二者的实战取舍; (b) solver 时代工作流 — PioSOLVER/GTO Wizard 跑解、范围构建、节点锁定 (node-locking) 做剥削、用 HUD+数据库 (Hold'em Manager/PokerTracker/Hand2Note) 复盘找漏洞 (leak finding); (c) 牌型分层 — 现金局 (cash game) vs 锦标赛 (MTT) 的根本差异，后者叠加 ICM (独立筹码模型) 与跳台/泡沫期博弈; (d) 核心概念栈 — 范围 (range)/权益 (equity)/EV/位置 (position)/翻前开池与 3-bet/4-bet/翻后下注理论 (c-bet、极化 vs 浓缩范围、MDF 最小防守频率、阻断牌 blockers、超池下注 overbet)、SPR、底池赔率; (e) 元层 — 资金管理 (bankroll management)、桌位选择 (table selection)、方差与心态 (mental game/tilt 控制)、抽水 (rake) 与场次选择对长期赢率 (winrate, bb/100) 的影响; (f) 智识演进 — 从 Sklansky 古典手牌价值 → Janda/Tipton 博弈论 → solver 普及 → GTO Wizard 民主化求解 → AI 超人 (Libratus/Pluribus) 对人类策略的反哺。学派分歧: GTO 派 vs 剥削派、现金局 vs 锦标赛、理论自上而下 vs 牌局自下而上、solver 纯学院派 vs 实战感觉派。不含: 线下牌场运营/发牌荷官、博彩合规与赌场管理、扑克之外的牌类 (桥牌/斗地主)、纯概率赌博 (老虎机/轮盘)。) Master OS — automated mastery of 德州扑克策略 (Texas Hold'em) — solver/GTO 时代的无限注德州扑克竞技打法，牌手/职业视角。覆盖: (a) 理论两极 — GTO 博弈论均衡 (不可剥削的基线策略) vs Exploitative 剥削打法 (针对对手漏洞偏离均衡最大化 EV)，以及二者的实战取舍; (b) solver 时代工作流 — PioSOLVER/GTO Wizard 跑解、范围构建、节点锁定 (node-locking) 做剥削、用 HUD+数据库 (Hold'em Manager/PokerTracker/Hand2Note) 复盘找漏洞 (leak finding); (c) 牌型分层 — 现金局 (cash game) vs 锦标赛 (MTT) 的根本差异，后者叠加 ICM (独立筹码模型) 与跳台/泡沫期博弈; (d) 核心概念栈 — 范围 (range)/权益 (equity)/EV/位置 (position)/翻前开池与 3-bet/4-bet/翻后下注理论 (c-bet、极化 vs 浓缩范围、MDF 最小防守频率、阻断牌 blockers、超池下注 overbet)、SPR、底池赔率; (e) 元层 — 资金管理 (bankroll management)、桌位选择 (table selection)、方差与心态 (mental game/tilt 控制)、抽水 (rake) 与场次选择对长期赢率 (winrate, bb/100) 的影响; (f) 智识演进 — 从 Sklansky 古典手牌价值 → Janda/Tipton 博弈论 → solver 普及 → GTO Wizard 民主化求解 → AI 超人 (Libratus/Pluribus) 对人类策略的反哺。学派分歧: GTO 派 vs 剥削派、现金局 vs 锦标赛、理论自上而下 vs 牌局自下而上、solver 纯学院派 vs 实战感觉派。不含: 线下牌场运营/发牌荷官、博彩合规与赌场管理、扑克之外的牌类 (桥牌/斗地主)、纯概率赌博 (老虎机/轮盘)。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 德州扑克策略 (Texas Hold'em) — solver/GTO 时代的无限注德州扑克竞技打法，牌手/职业视角。覆盖: (a) 理论两极 — GTO 博弈论均衡 (不可剥削的基线策略) vs Exploitative 剥削打法 (针对对手漏洞偏离均衡最大化 EV)，以及二者的实战取舍; (b) solver 时代工作流 — PioSOLVER/GTO Wizard 跑解、范围构建、节点锁定 (node-locking) 做剥削、用 HUD+数据库 (Hold'em Manager/PokerTracker/Hand2Note) 复盘找漏洞 (leak finding); (c) 牌型分层 — 现金局 (cash game) vs 锦标赛 (MTT) 的根本差异，后者叠加 ICM (独立筹码模型) 与跳台/泡沫期博弈; (d) 核心概念栈 — 范围 (range)/权益 (equity)/EV/位置 (position)/翻前开池与 3-bet/4-bet/翻后下注理论 (c-bet、极化 vs 浓缩范围、MDF 最小防守频率、阻断牌 blockers、超池下注 overbet)、SPR、底池赔率; (e) 元层 — 资金管理 (bankroll management)、桌位选择 (table selection)、方差与心态 (mental game/tilt 控制)、抽水 (rake) 与场次选择对长期赢率 (winrate, bb/100) 的影响; (f) 智识演进 — 从 Sklansky 古典手牌价值 → Janda/Tipton 博弈论 → solver 普及 → GTO Wizard 民主化求解 → AI 超人 (Libratus/Pluribus) 对人类策略的反哺。学派分歧: GTO 派 vs 剥削派、现金局 vs 锦标赛、理论自上而下 vs 牌局自下而上、solver 纯学院派 vs 实战感觉派。不含: 线下牌场运营/发牌荷官、博彩合规与赌场管理、扑克之外的牌类 (桥牌/斗地主)、纯概率赌博 (老虎机/轮盘)。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「德州扑克」「德扑」「Texas Hold'em」「poker strategy」「扑克策略」

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企业财务与 CFO 视角 (企业财务与 CFO 视角 (Corporate Finance & the CFO Lens) — 面向创业公司与中小企业主/创始人/业务负责人的『看懂钱、管住钱、用好钱』的财务判断,不是考注会/中级职称的准则背诵,也不是投行卖方并购执行或 VC 投资人的看项目视角。覆盖: (a) 第一性张力 — 这行的核心世界观分歧: **利润是观点,现金是事实(权责发生制下的利润由收入确认时点、折旧摊销年限、存货计价、资本化与费用化的选择拼出来,是一组可辩论的判断;银行户头的钱是唯一不能辩论的事实——所以 CFO 看三张表的顺序是现金流量表→资产负债表→利润表,与外行相反) ⇄ 增长本身要烧钱(账面盈利的公司照样会因营运资金被增长吸干而倒闭:先付供应商、后收客户钱,规模越大缺口越大,这是『增长性破产』;所以现金转换周期比毛利率更早预警) ⇄ 记账合规派 vs 管理决策派(一套账是给税局与审计看的准则语言,另一套视图是给经营者看的贡献边际与单位经济;同一笔成本在两种语言里归属不同,把合规科目直接拿来做定价决策是中小企业最常见的错) ⇄ 全成本分摊 vs 贡献边际(把固定成本按产量分摊进单件成本,会在淡季得出『卖一件亏一件所以停产』的错误结论;边际思维只问增量收入是否覆盖增量成本,但长期只看边际会让公司永远收不回固定成本) ⇄ 预算是承诺 vs 预算是地图(传统年度预算把数字变成考核契约,导致部门年底突击花钱与藏预算;滚动预测与超越预算派主张预算只是当前最好的猜测,该月月刷新) ⇄ 融资是里程碑 vs 融资是负债(融资新闻稿把估值当成绩,但优先股、优先清算权、对赌与回购条款让创始人在低价退出时可能一分不拿;自筹派认为最便宜的钱是客户的预付款) ⇄ 估值方法之争(DCF 的数学严谨但对增长率与折现率假设极敏感,业内讥为『垃圾进垃圾出』;可比公司倍数简单但把市场情绪打包进来;早期公司两者都不成立,实际靠谈判与稀释目标倒推) ⇄ EBITDA 是不是有用(PE 与并购圈把它当经营现金流代理,巴菲特与芒格公开斥其忽略了折旧背后真实的资本开支;调整后 EBITDA 的『加回』项在业内被视为高危信号) ⇄ 财务是记分员 vs 财务是业务伙伴(传统财务事后出报表,财务 BP/FP&A 主张财务应在决策前进场做定价、投产、招人的经济性测算) ⇄ 中国中小企业的两套账现实 vs 合规红线(金税四期与社保入税之后,业内公认的做法是尽早并账,但这条张力必须如实呈现而不是装作不存在,也绝不给出规避税收的操作建议)); (b) 工具栈(记账层与决策层是两套东西) — 记账与 ERP(用友、金蝶、Odoo、QuickBooks、Xero、NetSuite、SAP Business One)、中国财税合规(电子税务局、金税四期发票与进销项比对、百望/航天信息电子发票、慧算账等代账 SaaS、个税与社保申报)、FP&A 与预算(Excel 与 Google Sheets 仍是绝对主力,之上是 Cube、Causal、Jirav、Mosaic、Runway、Abacum、Pigment、Anaplan、Planful)、现金流预测(Float、Fathom、13 周滚动现金流模板)、股权与 cap table(Carta、Pulley、AngelList、Excel 稀释模型,中国的股权代持与持股平台)、订阅计费与收入确认(Stripe Billing、Chargebee、Maxio)、费控报销(Ramp、Brex、Expensify、汇联易、分贝通)、BI 与看板(Power BI、Tableau、Metabase、帆软)、以及最被低估的纸笔工具(一页纸的驱动因素模型、贡献边际表、13 周现金日历)—— 选型的真正分岔是『公司在哪个阶段、由谁来维护这个模型』,不是厂商功能清单; (c) 心智模型层 — 三张表的勾稽关系(利润表的净利经现金流量表调整后落到资产负债表的未分配利润)、权责发生制与收付实现制的差、现金转换周期 CCC 与 DSO/DIO/DPO、营运资金与增长的耦合、贡献边际与盈亏平衡点、经营杠杆与固定成本结构、单位经济与 LTV/CAC 及回本周期、烧钱率与现金跑道 runway、自由现金流与业主收益 owner earnings、资本成本与机会成本、净现值与内部收益率、投入资本回报率 ROIC 与增长的价值条件(只有 ROIC 高于资本成本时增长才创造价值)、股权稀释与优先清算权的退出瀑布、递延收入是负债不是收入; (d) 工作流/SOP — 月度关账与管理报表包(关账日历、计提、对账、出具一页纸经营分析)、13 周滚动现金流预测的搭建与每周刷新、年度预算与滚动预测(自上而下目标与自下而上驱动因素模型的对撞)、定价与成本核算(标准成本、作业成本法、贡献边际定价与报价审批)、应收账款与账期管理(信用政策、账龄表、催收节奏、保理与供应链金融)、融资轮次建模(投前投后估值、期权池扩容对创始人的额外稀释、SAFE 与可转债转股、优先清算权下的退出分配)、投资决策与产能/招人测算(增量现金流、回收期、敏感性分析)、税务合规日历与汇算清缴、董事会与投资人财务包、尽调与数据室准备、以及财务模型的三表联动搭建; (e) 知识正典(en 一手极厚,中文一手集中在高校教授与准则原文) — 《Financial Intelligence》Berman & Knight(给非财务经理的入门标准)、《Financial Statements》Thomas Ittelson、Brealey·Myers·Allen《Principles of Corporate Finance》(公司金融教科书)、Damodaran 的估值三部曲与《Narrative and Numbers》及其 NYU 公开课与免费数据集、《Simple Numbers, Straight Talk, Big Profits!》Greg Crabtree(中小企业实操)、《Venture Deals》Feld & Mendelson(条款与稀释)、《Financial Shenanigans》Howard Schilit(识别财务粉饰)、《The Outsiders》Thorndike(资本配置)、《Accounting for Value》Penman、伯克希尔股东信中的业主收益与商誉摊销讨论、《The Essays of Warren Buffett》、《Profit First》Michalowicz(流行但有争议)、IFRS 15/16 与 ASC 606 收入与租赁准则原文、中国企业会计准则 CAS 与小企业会计准则、肖星《一本书读懂财报》与清华的财务分析公开课、张新民的财务报表分析体系; (f) 行业大佬/figures — Aswath Damodaran(NYU,估值教父,博客与公开课与数据集全免费开放,一手素材极厚)、Michael Mauboussin(ROIC 与资本配置的实证写作)、Howard Schilit(财务舞弊识别)、Karen Berman 与 Joe Knight(财务素养普及)、Greg Crabtree(中小企业现金与利润实操)、Brad Feld 与 Jason Mendelson(创业融资条款)、David Skok 与 Jason Lemkin 与 David Sacks(SaaS 单位经济与烧钱效率指标)、Warren Buffett 与 Charlie Munger(对 EBITDA 与股权激励费用化的著名批评)、CJ Gustafson 等现役 CFO 的时事通讯作者、以及中文圈的肖星与张新民等高校学者; (g) 争议/批判(必须保留不洗白) — 调整后 EBITDA 与非公认会计准则指标的滥用(把股权激励与一次性费用年年加回)、DCF 对假设的极端敏感与被用来事后合理化结论、独角兽估值与优先清算权造成的『纸面身价』幻觉、对赌与回购条款把股权融资变成隐性债务、Profit First 现金分桶法被专业会计批评为回避真实成本结构、作业成本法的实施失败率高、预算游戏与年底突击花钱、财务 BP 沦为报表美化、中国中小企业两套账的历史现实与金税四期后的合规收敛(如实呈现风险,不提供规避操作)、以及『融资额等于成功』的媒体叙事对创始人的误导; (h) 流派/思想谱系 — **准则与合规派(IASB/FASB/财政部,信可比性与审计留痕,语言是准则条文)** vs **管理会计/决策派(IMA 与贡献边际、作业成本法、有效产出会计,信决策相关性高于合规一致性)** vs **公司金融/估值派(Brealey-Myers-Allen 与 Damodaran,信现金流折现与资本成本)** vs **价值投资/资本配置派(巴菲特-芒格-Thorndike-Mauboussin,信业主收益与 ROIC,公开鄙视 EBITDA)** vs **创业与 SaaS 指标派(Skok-Lemkin-Sacks-Bessemer,信单位经济、回本周期与烧钱倍数)** vs **中小企业现金实操派(Crabtree、Profit First 一脉,信老板看得懂的少数几个数)**。不含: 投行卖方并购执行与尽调建模(已由 investment-banking-mna 覆盖)、VC 投资人的看项目与投后视角(已由 vc-investor 覆盖)、个人理财与二级市场投资(已由 personal-investing 覆盖)、注册会计师考证与准则条文背诵、以及任何税收规避操作建议。) Master O

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提供数据分析任务执行的强制性通用规范。在计划完成准备执行数据分析任务、或执行过程中涉及产物落盘、数据复用、异常处理、计划调整、质量自检时，必须优先调用此技能。

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将用户的数据分析需求转化为结构化的分析计划并与用户确认。用户提出 BI 业务分析、数据探索、统计建模等需要规划的分析任务时使用。简单数据查询、公式明确的定量计算等流程简单、无需规划的任务不使用。

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分析观测数据在不同区间维度上的分布特征。触发条件：当任务强调数据分布特征分析时调用，如出现“数据分布”、“分布情况”等词时触发。

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指导外部自动化 agent 使用 QwenPaw Data CLI 发现 Data Bridge 数据源、通过自然语言规划与执行数据分析任务、复用 SOP YAML，并根据流式输出、执行摘要和错误信息验收结果。用于需要调用本地 `qwenpaw-data` 命令完成数据任务、选择 `run` 或 `plan`/`execute`、传入 `--datasource-id`、处理长任务输出或排查 CLI 失败的场景。

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当用户面对大量杂乱信息（用户反馈、竞品数据、市场报告、内部指标）需要从中提取决策信号时激活。 典型触发信号："数据太多了不知道信哪个""用户说什么的都有""收到了一堆反馈但不知道结论是什么"。 不调用场景：信息已经结构化清晰、只需简单判断；或完全没有信息需要凭直觉决策。 与"调查研究法"的区别：本skill是信息处理（拿到原料后怎么加工），后者是信息采集（怎么拿到好的原料）。

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保险市场概览工具。获取中国保险行业整体数据，包括保费收入、赔付支出、行业资产规模、增速等。使用金融监管总局数据、AkShare保险行业数据。适用于保险行业研究、市场趋势分析。

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构建一个全自动化的AI驱动数据收集代理，适用于任何公共来源——招聘网站、价格信息、新闻、GitHub、体育赛事等任何内容。按计划进行抓取，使用免费LLM（Gemini Flash）丰富数据，将结果存储在Notion/Sheets/Supabase中，并从用户反馈中学习。完全免费在GitHub Actions上运行。适用于用户希望自动监控、收集或跟踪任何公共数据的场景。

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LinkedIn 职业社交公开数据查询 skill，通过 MaxHub API 查询公司、职位、人员资料、员工列表、帖子、评论、搜索和关联数据。适合 B2B 市场研究、招聘线索、公司画像、行业情报和职业内容分析。默认 read-only，但数据可能涉及个人职业信息；agent 必须遵守最小化与授权原则，优先调用 recipes，按字段流传递 company_id/profile_id/job_id 等参数。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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Bilibili（B 站）公开数据查询与内容分析 skill，通过 MaxHub API 查询视频详情、播放信息、字幕、分 P、BV/AV 转换、UP 主资料、投稿、动态、搜索、热搜、评论弹幕、直播间与公开收藏夹等 40 个端点。适合内容选题、UP 主画像、番剧/字幕研究、互动分析和直播数据看板。默认以只读公开数据为主。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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小红书（Xiaohongshu/RED）公开笔记与用户数据分析 skill，通过 MaxHub API 查询笔记详情、评论、用户资料、搜索、话题、商品/种草内容、推荐流与蒲公英（PGY）创作者商业化数据。适合品牌种草分析、KOL 画像、内容选题、竞品监控、评论洞察与蒲公英博主选号。默认 read-only；PGY 域为 POST 写入式查询（high risk），调用前需用户显式确认；agent 应按 recipes 选择笔记/用户/搜索/评论/PGY 链路，使用 note_id/user_id/keyword/brand_user_id 等字段流传参，并避免采集超出授权的个人数据。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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微信公众号（WeChat Official Accounts）公开内容查询与文章分析 skill，通过 MaxHub API 查询公众号文章、账号信息、评论、阅读互动、视频/媒体相关数据和搜索能力。适合公众号内容选题、舆情分析、账号画像、评论研究和媒体监控。默认 read-only，但部分媒体/评论数据具有隐私和版权敏感性；agent 应按 recipes 调用并遵守数据最小化与授权边界。所有请求发送到 https://www.aconfig.cn。

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当主要交付物是基于 R 的数据分析流程、科学结果、可复现数据产品、R Markdown/HTML 报告或论文级图表与解读时使用；即使流程中包含 `.R` 脚本和仅服务当前分析的辅助函数，也由本 Skill 主导。⚠️ 不适用：主要交付物是可独立复用的 R 函数、稳定公共 API、类或 R Package；这些任务使用 bensz-r-developer。也不用于仅渲染既有 Rmd 或其它语言的数据分析。

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当用户想系统评估一个AI项目是否值得投入时使用，结合概念简单性和数据充足性两个维度。 用户在问"这个想法可行吗"、"我们需要多少数据"、"技术上能做到吗"时激活。 不适用于: 纯数据科学洞察项目、探索性分析、已明确不需要AI的场景。

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调研中国硕士研究生考试（考研）目标院校与专业的历年招生数据，评估择校爆冷/爆热、缩招、推免挤压、复试线虚低、专业课变更和复试风险，并给出冲稳保建议。适用于用户询问考研择校、院校难度、报录比、复试线、招生计划、统考名额、推免比例、拟录取分数、某校会不会爆、目标分数或需要导入自有 CSV/JSON 数据时。应先搜索公开网络和官方来源，确实找不到关键数据后再向用户索取补充材料；支持 Codex、Claude Code 和其他能读取 Skill Markdown 的 agent。

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分布式训练梯度尖刺 (Gradient Spike) 根因定位。基于梯度监控数据 (trend.db/CSV)、 msprobe dump 统计数据，三阶段渐进式从异常坐标定位逐层深入到算子级根因。 当用户明确指明分析梯度尖刺问题时使用此 skill。 即便用户提供以上数据，但未指明分析梯度尖刺问题时，不可使用此skill。

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DB格式Profiling数据场景化性能拆解：自动完成场景确认（框架/任务类型判定）、阶段拆解与单次执行边界拆解，并给出报告。Use when 需要对昇腾 Profiling DB 做阶段拆解、step 归因或生成性能报告, or when the user says "帮我按任务阶段拆解这个Profiling数据", "多层次性能耗时拆解", "分析这个 vllm/sglang/verl 数据，主要耗时都花费在哪里了"。

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当用户提供 MindStudio profiler 采集的性能数据（框架 profiler、msprof 命令行）时，对数据完整性、采集状态及关键配置进行校验，确保后续分析工具能正常运行。

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解析中文自然语言中的 AISBench 测评需求，检查 Python 与 AISBench 运行环境，通过分轮追问确认关键配置，将基准名称映射为仓库内的数据集任务，在用户最终确认后生成并执行 AISBench CLI，并返回精度指标和产物路径。适用于用户要求使用 AISBench 评测模型或运行数据集；不适用于实现新数据集或仅解释基准概念。

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对 msMemScope 显存数据做全链路处理：根据用户的显存问题诉求（OOM、显存泄漏、显存占比拆解、Step 间对比等），指导并帮助用户以最合适的 msMemScope 采集配置完成显存数据采集（支持命令行、Python 接口、mstx 打点三种采集方式，覆盖训练、推理 vLLM-Ascend、FSDP、强化学习 verl 等场景）；对已采集的 memscope_dump_*.csv/db 数据做系统性解读与问题诊断（整体显存曲线趋势分析、显存使用大头按模块/组件拆解分析、显存峰值点各模块与流程占比分析，以及对显存泄漏、OOM 等典型问题的根因定位与原因分析）。

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数据可视化师（视灵）。专注于图表设计、可视化叙事、仪表盘构建和数据报告美化，让数据说话。

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