「中文」の検索結果

中文调试修复技能。用于报错、测试失败、页面异常、功能不符合预期、需要定位根因并做最小修复时。触发语包括"进入调试模式""帮我修问题""报错了""测试失败""页面坏了""找根因"。

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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 判断选题是否对口、定位到合适栏目/学科方向时使用。覆盖本刊电子科学与技术、信息与通信工程、信号与信息处理、电路与系统、电磁场与微波、集成电路等学科侧重，如何评估选题的创新性与本刊契合度、区别于计算机类与控制类兄弟刊、判断投中文《电子学报》还是英文姊妹刊 Chinese Journal of Electronics、以及原创论文与综述的定位差异。帮助作者在动笔前就把选题放进《电子学报》的正确坐标，避免因不对口在初审被退。

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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 确定选题、判断稿件是否契合本刊控制与自动化学科定位、以及在综述/论文/短文三类栏目间定位时调用。帮助辨析本刊与兄弟中文刊(计算机学报/软件学报/电子学报/计算机研究与发展/计算机科学)的学科分工，评估创新性与贡献可数性，避免"主题超范围""无新意""重复前人"等初审退稿理由，并把选题打磨到匹配 Acta Automatica Sinica 的控制/模式识别/机器人/智能系统侧重与中英文双语综述长文传统。

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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 稿件准备代码与数据可用性材料、判断本刊是否设有独立制品评审(artifact evaluation)徽章制度时调用。讲清本刊现状(以同行评议为主、无独立徽章制度的现况为待核实)、如何主动提供匿名可复现的代码/数据以增强说服力、控制仿真与实物实验制品的组织，帮助控制/自动化/模式识别方向的中文稿在 Acta Automatica Sinica 外审中用可用制品提升可信度。

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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 设计与呈现实验、仿真或实物验证时调用。覆盖研究问题(RQ)驱动的实验设计、公平基线与对照、控制类的稳定性/收敛性/鲁棒性分析、模式识别类的指标与统计显著性、消融实验、仿真与实物平台的报告要素，帮助为控制理论、机器人、智能系统方向的中文稿搭建经得起 Acta Automatica Sinica 双盲外审的实证与理论证据链。

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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 提升实验可复现性、组织复现包、防范数据污染时调用。覆盖环境与依赖固定、随机种子与多次运行、数据划分与防泄露、控制仿真的求解器/步长/系统参数记录、超参数与调参协议披露、以及配合双盲的匿名化复现材料，帮助控制/自动化/模式识别方向的中文稿在 Acta Automatica Sinica 外审中经得起"结果能否复现"的追问。

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当你在向《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 正式提交稿件前做投稿就绪审计时调用。覆盖官网 aas.net.cn 的 ScholarOne 投审稿系统(aas-cn)、双盲匿名化(删除页眉页脚/标题下方/尾注/文件名中的作者单位基金号)、全部作者签名加盖第一作者单位公章的《作者承诺》前置提交、只收原创非翻译稿与不接收 AI 署名、学术不端查重、栏目(综述/论文/短文)归属与退稿风险分诊。适用于把一份控制/自动化/模式识别方向的中文稿打磨到符合本刊双盲三审制门槛的场景。

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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 组织正文与附录/补充材料、决定哪些内容进正文哪些进附录时调用。给出按"决定性"划分正文与附录的原则、冗长证明与额外仿真的安置、补充材料/多媒体附件的组织与命名、以及配合双盲的匿名化，帮助控制/自动化/模式识别方向的中文长文在 Acta Automatica Sinica 的篇幅与体例约束下保持正文紧凑而证据完整。

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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 投稿准备代码、数据与硬件设计等研究制品(artifact)的可用性说明时使用。中文学报暂无独立的 artifact evaluation 徽章委员会，本技能说明本刊现状、如何自愿开放代码/数据以增强稿件可信度、如何在正文与附录中规范披露制品、如何在双盲阶段匿名托管仓库、以及电子/信号处理类工作(算法、电路、FPGA、数据集)的制品打包要点。帮助作者在没有强制徽章的前提下最大化《电子学报》稿件的可复现说服力。

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在为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 撰写审稿意见答复与修回说明时调用。适用于收到编辑部"修改后再审/退修"通知后，逐条回应外审专家意见、撰写"修改说明"对照表、在正文中标注修改痕迹、处理相互矛盾或要求补做实验的意见、把握修回时限与再审轮次。帮助电子/信息/通信/信号处理方向的中文稿件在《电子学报》多级审理中稳步走向录用，避免因答复不规范或情绪化措辞被再次退修甚至退稿。

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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件强化可复现性与实验可重复时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验环境记录、随机性控制、数据与预处理透明、算法伪代码与超参数完整披露、硬件与仿真工具链版本、统计显著性与多次运行、以及在中文学报正文与附录里如何组织可复现信息。帮助作者用可复现性作为通过《电子学报》外审、抵御"结果无法重复"质疑的核心竞争力，而非事后补救。

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YouTube 视频 → 下载 → 转录 → 翻译 → 存为 Markdown。 支持中英文，英文内容自动翻译成中文，输出中英对照。

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Three modes for CS-conference papers (CVPR/ICCV/ECCV vision, ACL/EMNLP/NAACL NLP, ICLR/NeurIPS/ICML/AAAI ML). DIRECT-EDIT mode (common): the user describes a change in Chinese or English and the manuscript (LaTeX or Markdown) is edited directly through a CS-venue writing toolkit with author sign-off (use for 改这段 / 把中文想法写成 latex / polish / de-AI / translate / compress a passage). REVIEW mode (occasional, pre-submission): harden the paper through an adversarial courtroom review engine (N holistic domain reviewers / contestability routing / two-sided trial / three-way verdict / clerk-converged multi-round loop) with consensus-gated, author-signed revisions (use for review / critique / 审稿 / 评审 / mock-review). AUTO mode (unattended, opt-in via /goal): run the review-revise loop toward a verifiable goal, applying safe fixes under a drift-bounded policy and queueing risky ones. Resolves all inputs at runtime, no hardcoded paths. Not a from-scratch drafter (use ml-paper-writing) and not an official-venue rebuttal.

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「說人話」：繁體中文的去 AI 味改寫 skill。審查與改寫文字，去除 AI 味道、校正中國用語與半形標點，讓文字讀起來像真人寫的。 觸發時機：用戶說「去 AI 味」「說人話」「這段好 AI」「改自然一點」「幫我潤稿去掉 AI 感」「校對一下再發」，或要求檢查電子報、社群貼文、銷售頁、課程文案、客服回信、簡報、公告、Email 等對外文字的語感。 不要觸發：逐字翻譯、模仿特定品牌 voice、事實查核（非風格問題）、程式碼／log／設定檔、要求「潤成雷蒙的語氣」（那是 content-writing skill 的事，本 skill 只去 AI 味、不加個人風格）。

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审计 Node.js、Python、Go、Rust、JVM、Ruby 项目的依赖漏洞、版本健康度与许可证事实；当用户要求检查 package.json、lockfile、requirements、go.mod、Cargo.toml、pom.xml、Gemfile.lock，或生成不改依赖的中文审计报告时使用

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编程错误消息翻译专家 — 将英文错误消息翻译成中文，解释原因并提供修复方案

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面向中文用户和新手的统一入口，保持原有两种模式：1) 自动分流，2) 先头脑风暴再分流。分流目标既可以是 ctf-*，也可以在 Web/接口/漏洞验证阶段增强到 strix-*；适合不知道该用哪个 skill、想先理清题意、又不想自己先判断何时该切到工具链或漏洞专项的场景;触发名:ctf-beginner-hub

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给中文用户和新手用的 Strix Lite 统一入口：先判断该用哪一个 strix-* 工具或漏洞测试 skill，再给最小化起手步骤；适合在 Web 安全测试、工具链使用、漏洞验证时不知道先用哪个 Strix skill 的场景;触发名:strix-beginner-hub

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新闻与资讯查询。获取中文新闻和全球 AI 技术资讯，支持按分类查询（时政、财经、科技、社会、国际、体育、娱乐、AI 技术、AI 社区）。当用户询问最新新闻、AI 动态、行业资讯时使用。

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FoloToy AI Passport 中文教程离线 Wiki。用于查询设备首次使用、微信小程序与身份卡同步、恢复固件、社区玩法安装，以及用 Codex、Claude Code 或 TRAE 创造玩法；不用于其他 FoloToy 产品或直接执行刷机。

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论文解读助手。适用于用户发送 arXiv 论文链接，并希望下载论文、解读论文、生成读书笔记、做论文拆解或输出详细报告时使用。会在工作目录创建论文文件夹、下载 PDF 与 TeX Source（如有）、生成中文 Markdown 报告。默认先交付初稿，不自动复查；如果用户明确同意，再安排后续复查。不适用于只要简短推荐语的情况。

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公众号素材｜业务资料库｜预设包｜.aws 预设包｜主题包｜品牌包｜aiworkskills.cn — 用户业务资料库与预设包管理：业务资料按产品名组织在 `.aws-article/products/{产品名}/`（介绍 .md 直挂产品根 + 配图归 `images/` 子目录含同名说明 .md），AI 与用户对话产出业务介绍内容时引导用户保存；图片入库走 `product_image_ingest.py --product <产品名> --stem <中文名>`。导入 .aws ZIP 预设包（本地文件或 `https://aiworkskills.cn/**/*.aws` URL）合并主题/配色/字体配置到 `.aws-article/presets/`；`config.yaml` 仅本地不存在时从包内复制，已存在则 stdout 输出差异 JSON 不覆盖。面向内容运营、品牌团队、设计支持岗。触发词：「素材库入库」「stock images」「上传图到素材库」「.aws」「预设包」「导入预设」「主题包」「aiworkskills.cn 链接」「.aws 下载地址」。

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对用户提供的中文文本进行同义句转换或改写，严格保持原意、事实和逻辑不变，通过替换词汇、调整语序和句式结构来重新表达内容，确保语句通顺自然且非简单复制。

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根据用户输入的单词，在中考英语词汇表范围内查找拼写或形式相似的单词，并提供词性和中文释义，辅助词汇记忆。

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