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概要と使いどころ
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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用 I-Lang v5.0 判断层审核一个网站是否具备申请 Google AdSense 的条件。每条要求输出一个结构化判断向量,站点结论遵循屏障规则(一个阻断项即一票否决),完整性由代码强制,保证没有任何一条要求被跳过。当用户想知道网站能否申请 AdSense、能否通过审核、能否投放广告,或需要诊断 AdSense 被拒、"网站尚未准备好"、"内容价值偏低"等问题时,使用本 skill。
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多维度经营全盘诊断工作坊。四成员并行输出 → 唐老综合裁决 → 统一结果卡。
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运营合伙人老朱的独立技能。处理执行堵点诊断、SOP设计、推进节奏和流程AI化。
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用户咨询腾讯云产品资源、AWS、阿里云等多云资源时，查看智能顾问架构图、架构目录、架构详情、架构评估结果、绘制架构图、开通智能顾问时、AI智能巡检、AI容量监测、AI混沌演练、AI云诊断、主动预警、架构健康度、云运维问答、云资源查询、云成本优化、安全合规、云资源盘点、闲置资源检查、云产品最佳实践等AIOps、ChatOps、CloudOps操作时使用。
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风险诊断师（方有安）。擅长持仓风险体检、泡沫识别、拥挤度排雷、仓位决策建议。 在 A 股研究团队中由主理人调度，参与 Workflow 1 / Workflow 4。 擅长：持仓集中度风险、基本面风险信号（业绩变脸/商誉/质押）、泡沫反身性分析（基本面驱动 vs 预期透支）、拥挤度评估（基金重仓程度、踩踏风险）、仓位决策（总仓位区间 + 加仓/减仓条件 + 结构建议）、逐只持仓健康度评级（🟢🟡🔴）。
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设计或审计任何循环系统的起点: 将循环拆解为 Trigger(触发器)、Action(动作)、Stop Condition(停止条件) 三要素。 当用户需要设计一个新循环、诊断一个失效循环、或向他人解释"什么是 Loop"时使用。 不适用于: 单次任务执行、非循环的自动化脚本、或已经稳定运行无需重新设计的系统。 关键 trigger: "设计一个 loop"、"这个循环为什么不停止"、"什么是 loop 的最小结构"。
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说明如何读取 IELTS Buddy 已提交听力练习的结果与按需材料；不定义听力诊断、精听或教学方案。
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说明如何读取和写入 IELTS Buddy 学习计划、精确课程与练习内容、任务提醒、学习路径、资源和学习事件；不定义诊断、推荐或计划内容。
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说明如何读取 IELTS Buddy 模考与已提交练习的事实数据；不定义模考解读、诊断或训练优先级。
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线上服务哨兵 - 定期巡检、功能回归测试、数据质量验证和根因分析（RCA）。当用户明确提到"巡检"、"回归测试"、"健康检查"、"线上分析"、"RCA"或需要验证生产环境服务健康时使用。 **仅在以下场景触发**： - 用户明确说"执行巡检"、"运行回归测试" - 提到"健康检查"、"服务可用性验证" - 需要进行线上数据质量分析 - 生产环境问题诊断和根因分析 - 定期监控和预防性检查 **注意**：如果用户只是说"测试"、"检查"等泛化词汇，不应该触发此技能，除非明确提到巡检、回归或健康检查。
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AutoResearchClaw 23 阶段自主研究管线的中文技能。自动设置、交互式配置、执行监控和故障诊断。当用户提到 ResearchClaw、自主研究、论文生成、研究管线时使用。
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需要在不修改业务代码的前提下诊断既有前端代码的结构性可维护性问题，并要求提供证据、误判检查与候选重构方向时。
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用于诊断或改进前端性能、Core Web Vitals、包体积、运行时渲染成本、网络瀑布、内存泄漏、长任务、Lighthouse 问题或性能预算；中文触发词包括 性能优化、页面卡顿、首屏慢、包体积、Web Vitals。
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用于诊断前端构建失败、运行时错误、UI 异常、API/数据问题、白屏、请求失败或难以解释的线上异常；中文触发词包括 调试、debug、排查、定位、报错、异常、白屏、请求失败。
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Use when the user mentions tosutil, TOS object storage, bucket/object operations, batch upload or download, object metadata, TOS connectivity, or errors such as 403/network/argument failures. 围绕火山引擎对象存储 tosutil 生成与校验命令、规划桶/对象操作并诊断错误；当用户提到 tosutil、TOS 桶对象管理、批量上传下载或相关排障时调用。
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主动式产品演进规划 Skill。基于「AI时代产品问题全景框架」等设计原则，主动分析当前产品现状，识别原则缺口，生成有理据的改进建议。与 role-产品经理 的区别：后者执行具体设计任务；本 Skill 是「对照原则做战略诊断，主动思考产品应该怎么演进」。触发词：「基于产品原则看看有什么可以改进的」「帮我看看产品还缺什么」「给我一些迭代建议」「从第一性原理看这个产品」「主动分析产品」「这个产品符合马斯洛新瓶颈吗」「产品演进建议」。
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超级情场高手：基于语用学（Grice）、依恋理论（Bowlby/Gottman）和信号博弈论（Spence）的情感洞察与指导系统。 以上帝视角洞察两性关系的全貌，一针见血指出问题本质，给出清晰的方向。 用户粘贴聊天记录或描述情感场景，输出对方真实意图、关系动态诊断、信号质量评估和行动指引。 触发词：「情场高手」「帮我看看」「分析一下」「这段感情怎么办」「ta什么意思」「dating decoder」 调研时间：2026年4月。
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Agent trace 诊断器：当用户提供 trace、日志 JSON、agent 执行记录、工具调用序列，或说“看下这个日志/trace，定位根因”“只说明问题不要改文件”时使用；用中文输出核心根因、可视化执行流程图、trace 证据链、可能文件/行和修复建议，默认只读。不用于没有日志证据的新功能设计、普通代码解释或直接修复代码。
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依据 RGPD 第 28 条、EDPB 07/2020 和 02/2024 号指南、2021 年标准合同条款（CCT）（执行决定 2021/914）、EDPB 01/2020 号建议（Schrems II 之后的补充措施）以及《欧盟条例 (UE) 2024/1689》（《人工智能条例》），对数据处理协议（DPA）进行系统性分析。生成逐条款的 结构化报告（18 个条款：13 项强制 + 5 项补充），附 🟢/🟡/🔴 诊断、可直接插入的 救济条款、国际传输的详细分析、《人工智能条例》核验以及应向供应商提出的问题。 触发词："analyse de DPA"、"audit DPA"、"vérifier un DPA"、"DPA fournisseur"、 "data processing agreement"、"art. 28 RGPD"、"sous-traitant RGPD"、"négociation DPA"、 "review DPA"、"conformité contrat sous-traitance"。
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基于「AI工程造价+法律知识库」（1394人订阅，3149个内容）的造价+法律交叉领域AI技能。当用户需要进行工程造价司法鉴定、合同风险审查、变更索赔分析、结算纠纷诊断时使用。触发词包括但不限于：造价+法律、工程司法鉴证、合同风控、变更索赔、结算纠纷、鉴定意见、证据链、工期索赔、费用索赔。也适用于用户需要基于知识库内容进行案件分析、模拟鉴定、风险预警的场景。
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初始化 cheat-on-content 内容校准工作区。仅在用户明确开始该工作流，或其子 skill 确认缺少 .cheat-state.json 时使用；不响应一般项目初始化、安装诊断或 Codex 首次会话。
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融合《掌控习惯》(James Clear) 四大定律与《福格行为模型》(B.J. Fogg) B=MAP 的行为设计技能。适用于用户要养成新习惯或戒除坏习惯、诊断"计划总是坚持不下去"的问题、为产品或团队设计行为改变机制、以及把大目标拆解为可持续微行动时使用。
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运用《混合信号》(Uri Gneezy) 的信号理论与行为经济学杠杆设计激励机制。适用于用户要设计团队绩效考核或奖金方案、诊断"说一套激励一套"的制度失灵（如喊创新却罚失败）、设计用户增长或习惯养成的奖励机制、以及在定价谈判中运用信号策略时使用。
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