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概要と使いどころ
Creates reusable, source-traced research reports and coordinates provider/mode lanes with original exports. Use for 深度研究, 调研报告, literature reviews, market or company research, and ChatGPT/Kimi/UniFuncs research routes. Technology choice uses tech-selection; competitor code uses competitors-analysis.
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Use when asked 帮我写期末评语, 学生评语, 班主任评语, 综合素质评价评语, 素质报告单评语, or write end-of-term comments for a class in China. Produces individual comments in Chinese, warm and specific to each student, in the second person, built from the teacher's notes: a real strength with an example, one growth area framed as a next step, and encouragement, with no labels, no comparison between students and no repeated stock phrases across the class.
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Use when asked 帮我写公文, 写一份请示, 写通知 / 报告 / 函 / 纪要, 公文格式怎么排, check this document against GB/T 9704, or draft an official document for a Chinese government body, public institution or state-owned enterprise. Produces a 公文 in the right document type with every required element in the order GB/T 9704-2012 sets, heading levels and numbering, a layout specification for Word or WPS, and a check of the type-specific rules such as one matter per 请示.
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当你为《电子学报》(Acta Electronica Sinica, AES) 稿件设计与呈现实验/仿真时使用。覆盖电子/信息/信号处理/通信类工作的实验目标与假设、数据集与仿真设置、基线与对比公平性、评价指标(SNR/BER/误差/准确率/资源占用)、消融与参数敏感性、统计显著性与多次运行、图表呈现规范、以及硬件/FPGA/测量实验的条件报告。帮助作者用严谨、可复现、对比公平的实验证据支撑创新点，抵御《电子学报》外审专家对"实验不充分、对比不公平、结果偶然"的质疑。
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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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Generate a deliverable markdown report by merging all /money-save snapshots for a project. Produces a shareable, dated document at ~/.smtm/reports/{project}/. Useful for sharing progress with co-founders, advisors, investors, or for personal review weeks/months later. Use when the user wants to package up accumulated state into a readable artifact. Triggered by: 'package this up', 'make me a report', 'export for partner', 'give me the deliverable', '出报告', '打包', '整理一份', '给合伙人看的'.
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亚马逊品类自动化选品分析技能。通过五维评分模型对亚马逊品类进行深度市场调研，生成Markdown分析报告。当用户使用 /category-selection 命令或提出'分析XX品类'、'XX品类市场调研'、'XX品类选品'等需求时触发此技能。支持配置分析数量，默认Top20。
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基于Sorftime MCP的深度选品调研。通过LLM Agent执行多维度分析：数据采集→属性标注→交叉分析→竞品VOC→壁垒评估→选品决策评估。交互式执行，输出Markdown报告和Dashboard看板。
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亚马逊关键词深度调研与智能分类分析。基于 Sorftime MCP 数据采集 2000+ 关键词，通过 LLM Agent 按 8 维度智能分类（否定词、品牌词、材质词、场景词、属性词、功能词、核心词、其他），生成 Markdown 报告、CSV 词库和 HTML 仪表板。触发方式：/keyword-research {ASIN} {SITE}
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对亚马逊竞品Listing进行全维度穿透分析，包括文案逻辑、评论分析、关键词分析、市场动态等。分析完成后自动保存为Markdown报告文档到reports/目录。Invoke when user uses /amazon-analyse command with a product ASIN.
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新智元（AI_era，国内AI领域权威媒体）的AI科技自媒体创作思维——中文叙事+惊叹号密集+记者视角+深度长文+快速快讯。 触发词：「新智元视角」「像新智元那样写」「AI行业深度报道」「AI人物榜」「AIGCRank」「超智能时代」。 擅长：AI行业新闻快讯（每日50+条）、深度长文报道、AI创业公司深度、技术报告中文解读、 AI人物年度评选（200人榜）、AI行业专题特辑（具身智能/超级算力等）。
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极客公园（GeekPark，国内AI+科技领域头部媒体）的AI科技自媒体创作思维——Why追问+历史纵深+创业者伙伴视角+深度对谈。 触发词：「极客公园视角」「像极客公园那样写」「Why not」「非共识」「创新者社区」「创业者对谈」「Founder Park」。 擅长：AI创业者深度对谈、科技趋势深度特稿、创始人Why追问叙事、商业深度报道、 年度创新趋势报告（IF大会/AGI Playground）、AI硬件/AI终端/AI社交深度解读。
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量子位（QbitAI，国内AI行业Top 1科技媒体）的AI科技自媒体创作思维——团队出品·数据驱动·速报+深析+智库三位一体。 触发词：「量子位视角」「像量子位那样写」「AI行业新闻快讯」「AI十大趋势」「AIGC全景图谱」「MEET智能未来」。 擅长：AI行业新闻快讯、深度特稿报道、产业研究报告（AI十大趋势/AIGC全景图谱）、年度大会内容框架、 行业人物深度专访、数据驱动新闻、短快讯50+条密集型更新。
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拉片：把一条成片拆成逐镜头的分析表——每个镜头的时长、景别、类别、运镜、画面。 分工刻在骨子里：**能量的都由代码量**（切点来自 ffmpeg 场景检测，时长是切点相减， 运动量是逐帧差分的中位数），模型只判断它真正该判断的那几件事（景别 / 类别 / 运镜 / 画面 / 节奏）， 然后每一条判断都被代码当场对账——**声称推拉摇移却实测几乎不动，门直接拦**。 看片走联系表（每镜起手帧 + 收尾帧各拼一张大图，一屏二十几个镜头，a/b 对照就是运镜）， 不是一张张翻。检测漏刀多刀用 recut 补刀并刀，自动重编号重算时长，手改边界过不了门。 产出 shots.json + Markdown 镜头表 + **单页交互式拉片报告**：内嵌播放器（播放时同步高亮镜头、 点镜头跳转）、镜头节奏带、可搜索可筛选可排序的镜头表（列表 / 卡片两种视图、首尾关键帧并排、 点图开大图）、景别类别运镜分布、出场人物、质量门、导出 JSON。单文件零依赖，离线双击能开。 15 道质量门全部由脚本确定性检查。 零依赖、零 API key，只要 node 和 ffmpeg。 Use when asked to 拉片、拆镜头、分析视频镜头、镜头时长、景别、运镜、镜头表、 video shot breakdown、shot list from video。
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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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中文代码审查专家 - 生成详细的中文代码审查报告
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Track and report on A-share portfolio company performance for China-focused private equity funds. Monitors KPIs, financials, and strategic milestones. Adapted from the original portfolio-monitoring skill for Chinese portfolio companies. Triggers on "A股投后管理", "基金投后监控", "portfolio monitoring China", "monitor portfolio company", "投后报告", or "portfolio company review".
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Institutional-quality equity research initiation reports for A-share companies. Covers company analysis, financial modeling, valuation, chart preparation, and final report assembly. Adapted from the original initiating-coverage skill for Chinese market conventions, CAS accounting, and AkShare data sources. Triggers on "A股首次覆盖", "首次评级", "initiate coverage China", "initiate on [company]", "A股研究报告", or "start research on [company]".
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产出给人读的 HTML 长文——把已有的素材、经历、资料想清楚再写出来。每次触发先用 AskUserQuestion 一次性问清「给谁看 / 读完拿什么 / 多长 / 风格 + 侧重」4 个关键参数，再按 6 阶段框架输出。**产出只有 HTML 一种格式**——用户要 markdown 或要在聊天里直接说，就不该用本 skill。当用户说"做个复盘""汇总一下""总结这堆""整理成 HTML""做个教程/学习指南""把 X 讲清楚"等需要超过 500 字的结构化阅读内容时触发。不适用于：项目的计划报告/框架计划/版本路线（用 issue-pool，它自带 md2html）、PRD/需求文档/测试用例（用 prd-test-writer）、整页界面方案（用 page-solution-design）、起名（用 product-naming）、写代码/修 bug/改文件、一两句话就能答完的问题。
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帮助用户搜索和筛选 GitHub 开源项目，输出结构化推荐报告。当用户说"帮我找开源项目"、"搜一下GitHub上有什么"、"找找XX方向的仓库"、"开源项目推荐"、"github搜索"、"/github-search"时触发。
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和用户一起把一个功能「看不见的部分」敲定：数据存哪、谁写谁读、怎么加载、怎么保存、默认值和升级、核心执行规则、出问题时怎么办、旧东西怎么迁。每条规则带编号、案例和状态（已定 / 方案里有但你没拍板 / 待你定 / AI 定），用户只回答带案例的新选择题、过目没拍过板的规则；给用户看的是按「你会问的问题」分组的问答卡片（最绕的逻辑配可点的模拟器）；最后请另一家模型只读查边界，问题闭环后封成后端逻辑包，PRD、测试用例和代码审核按规则编号追溯。触发：前端交互已定、用户说「还有很多后端逻辑 / 加载 / 配置要讲清楚」「有没有遗漏的边界条件」「规则讲清楚」；或没有界面但规则复杂的功能（调度、同步、配置、额度、迁移）。分三档用：规则多且互相影响出完整包；少量清楚的变化只出规则表；行为不变的技术修复跳过。不适用于：页面长什么样、怎么排（用 page-solution-design）；写 PRD / 测试用例（本 skill 的规则包是它们的输入）；纯代码重构、性能调优、架构巡检报告。
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多视角深度分析。用多个 Sub-agent 分别扮演不同思维框架的顾问，对同一份素材做独立分析，然后交叉汇总共识与分歧，产出结构化诊断报告。当用户说"帮我多视角分析"、"多维分析"、"用多个视角看看"、"帮我诊断一下"时触发。
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文章解读助手。对用户提供的文章（URL、Markdown、PDF、粘贴文本）进行结构化解读，输出包含总览、关键要点、个人启发、批判性思考和延伸思考的 Markdown 报告。触发词：文章解读、解读文章、帮我解读、读一下这篇、分析这篇文章、article interpretation。
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GitHub 源码解读助手。适用于用户提供 GitHub 仓库链接，并希望解读源码、理解原理、分析架构、生成学习报告或快速上手文档时使用。会在 working 目录下生成源码解读和快速上手两份文档。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。不适用于仅克隆仓库或只要一句简介的场景。
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