「目标」の検索結果

决策调研 / Decision-Driven Research：当用户面对一个具体决策需要找信息时使用——「有没有现成方案」 「怎么接入 X 平台」「这个技术可行吗」「业界怎么做 Y」「选 A 还是 B」「桌面端应该怎么定位」 「高级版和基础版怎么拉开差异」「这个产品方向对不对」。 核心行为：先框定研究层级和问题类型，再锚定决策问题，枚举竞争假设，主动找反对证据， 用排除逻辑给出有立场的结论。支持技术选型、产品策略、商业判断、竞品定位等所有需要做决定的调研。 可用中文唤起：「帮我调研」「有没有现成方案」「这个怎么接」「技术上可行吗」「帮我选一个」 「这个产品方向对不对」「我们应该怎么定位」「行业怎么做」。 与 research-topic-compiler 的边界：需要最终选择、推荐、排除理由、置信度和颠覆条件时用这个； 如果目标是长期学习、候选池沉淀或 Research Project，用 research-topic-compiler，再把 Candidate Backlog 交回本 Skill 做最终决策。 只有发现一个会实质改变结论、可研究且可关闭的证据 gap 时，才向 research-topic-compiler 发出精确 Return Request。 不用于：问题还没定义清楚时（先用 ai-collaboration-calibration L4-fuzzy 脑暴）。

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Product Research / 产品研究编译器：当用户要围绕一个产品问题做系统调研、竞品证据、替代方案、行业信号、 用户与市场研究、最佳实践提炼、产品候选池、本地 HTML 研究看板、可视化研究报告或跨职能 Dashboard 时使用。 当用户只有大白话、模糊方向、业务愿望或 Roadmap/PRD 前置材料想法，需要先转成清晰研究目标、研究问题和输出要求时也使用。 适合把研究转成 Research Project、学习报告、证据矩阵、PM 决策看板、候选池、模板、实践任务、业务判断、商业化输入或高门槛应用研究前置。适合“系统研究一个主题” “整理到 Obsidian”“做深度专题”“研究行业最佳实践”“概念解读”“概念源流”“PM 技术评审提问脚本” “行业演进看板”“这个主题对我的产品决策有什么用”“让我系统学会并输出 learning report HTML”。不适合创建 Skill、评审 SKILL.md、普通即时搜索或一次性摘要。 当用户已经要在明确候选项中选一个、需要最终推荐和排除理由时，应使用 decision-research。 当 decision-research 或 grill-me 返回一个可研究、可关闭的精确证据 gap 时，也使用本 Skill 只补 Evidence Delta。

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协作校准 / 认知校准 / 问题脑暴：当用户有模糊感受说不清问题、方案越补越复杂、想挑战假设、 想重新定义问题、想知道成熟领域里怎么叫这个问题时使用。 可用中文唤起："帮我想想""先聊一下""一起脑暴""我感觉有问题但不清楚是什么" "先别执行，帮我看清问题""挑战我的假设""这个方案是不是想错了""帮我做认知校准" "双向钢人""钢人论证一下""正反最强论证，给我明确判断"。 也适用于：用户直接说"帮我做 X 功能""接入 Y 平台"但背景复杂、或对话早期感觉方向可能跑偏时， AI 主动识别并建议进入脑暴模式。 这里的“挑战假设”主要指问题定义、目标、约束和领域定位层面的假设；如果问题已确认且用户已有具体方案、 计划、架构或决策要压力测试，应转用 grill-me。不用于翻译、摘要、格式整理、单文件小改等简单执行任务。

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方案拷问 / 压力测试：当用户有一个产品方案、架构设计、计划或决策，想被连续追问、反方挑战、 压测取舍和失败模式时使用。可用中文唤起：“拷问我的方案”“压力测试这个设计”“帮我问 hard questions” “这个方案哪里会翻车”“grill me”。目标是一问一答把决策树走清楚，不是直接替用户写最终方案。 跨 Skill 运行时只输出 Challenge/Critic Handoff，并把一个 gap 返回最小责任节点；不重写完整方案。 如果用户还不知道真正问题是什么，先用 ai-collaboration-calibration；如果用户要标准 PRD 交付准备度评审， 用 prd-review。

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远程昇腾访问工具：为部署与验证提供访问远端昇腾服务器的通用执行通道， 覆盖 SSH 连接复用、容器内命令执行、空闲卡选择与文件传输。 当需要在远端昇腾设备执行命令、查询 NPU 状态、 选择空闲卡或向远端传输文件时使用本技能； 即使用户只提到「在服务器上跑个命令」而未说明 SSH，只要目标是远端昇腾环境也应触发； 只提供远程执行通道，不负责安装/编译（env-install）与框架验证（framework-integration）。 由 env-install 的部署流程与 dev-workflow 的部署阶段调用，亦可独立使用。

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AI公司首席法务官技能包。合同治理、知识产权保护、AI专项法务（算法审计/AIGC合规/数据供应链）。覆盖GDPR/CCPA跨境数据合规，新增AI伦理委员会架构、合规分级目标、数据保护双线接口、AIGC内容合规审查链。

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维护每个功能一份给人看的「需求设计文档」（docs/modules 下，一个功能一份）：待拍板置顶，按需写背景、目标、流程、布局、状态、交互细节、业务规则、召回、AI 生成（prompt）、效果、成本、系统，先图后字，只写当前设计，末尾记关键改动，附出图与上线前检查。新建、更新、同步、补充这份文档都用它，别直接手改——它有固定写法和检查。用户说「出设计文档」「PRD 太长看不懂」「把设计文档同步一下」「重拍截图」「上线前看文档跟上没有」时用；用户抱怨看不到功能现在的设计、不知道最近改了什么时也用；forge 各阶段改了规则、文案、交互、布局、阈值、prompt、模型、架构后收尾也用，哪怕用户没明说。不处理写给 AI 的 PRD/DESIGN（forge-prd、forge-design）、骨架上定布局（forge-design-lab）、改 prompt 本身（prompt-craft）、进度（forge-status）。

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Bilingual JD/CV/Resume tailoring and resume polish skill for job applications. Use when the user provides a job description, JD, role posting, existing CV/resume, LinkedIn profile, portfolio, or career notes and wants to optimize, rewrite, polish, or customize a resume/CV for ATS keywords, recruiter screening, interview-ready evidence, and role fit. 适用于根据招聘 JD、岗位描述、目标公司、现有简历/CV/LinkedIn/profile 进行简历优化、简历润色、岗位匹配、ATS 关键词映射、经历深挖、项目证据提炼和中英文求职简历定制。

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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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运用《高绩效教练》(John Whitmore) 的 GROW 模型与教练式提问,帮助用户通过觉察与责任感释放他人潜能。适用于用户要准备 1:1 对话或辅导下属、想戒掉"直接给答案"改用提问启发、做绩效反馈或项目复盘、以及对自己的目标困境做自我教练时使用。

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运用《销售巨人》(Neil Rackham) 的 SPIN 提问序列与晋级承诺方法推进大订单/B2B 复杂销售。适用于用户要准备大客户拜访或售前会谈、设计销售提问话术、诊断"聊得很好但单子不动"的僵局、以及规划多轮销售的阶段目标时使用。与 persuasion-pitch（框架控制与融资路演）互补：pitch 管气场与叙事，SPIN 管提问与需求挖掘。

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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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六步骤结构化问题解决：问题定义、目标设定、头脑风暴、方案评估、实施与效果复盘。

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系统化 Bug 扫荡工作流，包含基于代码库规模的目标值计算、翻倍升级机制、区域追踪及最终验证。适用于执行 /bugsweep 或用户要求进行系统化 Bug 排查时。

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Use when the user asks to "pick a bid strategy", "set a tCPA/tROAS target", or "plan the learning-phase entry"; produces a bid-strategy choice (tCPA / tROAS / max-conversions / manual CPC), the starting target math, a portfolio grouping map, and a learning-phase entry plan. Not for splitting the budget across campaigns — use budget-optimizer; not for in-flight pacing/scale moves — use budget-pacing-monitor; not for scoring the account — use ad-account-auditor. 出价策略/tCPA目标/tROAS/学习期

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Use when the user asks to "analyze my target audience", "build an audience profile for influencer targeting", "research a niche community", or "deep-dive a subculture before partnering with creators"; in audience mode produces demographic/psychographic profiles, a platform-priority matrix, named personas, and an influencer-selection criteria set, and in niche mode produces a community map, culture decode (language/norms/taboos), key-voice tiers, a Brand Fit Score, and a phased entry strategy. Not for finding specific creators to contract — use influencer-discovery; not for scoring a shortlist on Suitability — use fit-scorer. 目标受众画像/人群分析 · 细分社群/亚文化调研

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在授权渗透测试中挖掘 SQL/NoSQL 注入（SQLi、NoSQLi，含 WAF 绕过、盲注、堆叠查询、类型混淆注入）。当用户输入拼进 SQL/NoSQL 查询时使用——典型场景：id/搜索/排序/过滤参数、数组键当 SQL 片段、PHP 类型混淆、MongoDB `$where`/`$regex`、堆叠查询到 xp_cmdshell。适用目标类型 Web / REST API。触发场景包括用户说"测下 SQL 注入""这个参数能不能注入""盲注/时间注入试试""NoSQL/MongoDB 注入看一下"。输出：注入点 + 类型 + 证据的 finding（含 killed 记录）。

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渗透测试的攻击面识别与研判总线：拿到一个目标或功能点时，先用它判断"这里可能是哪类漏洞、该用哪个 hunt skill"，并覆盖没有专用 hunt skill 的横切类别——跨组件攻击链、业务逻辑漏洞、安全配置错误、信息泄露。当用户说"从哪下手""这个功能可能有什么问题""帮我看看攻击面""该测哪类漏洞""怎么把几个小问题串成大的"时使用；也在每次渗透开局做侦察分诊时使用。输出：识别出的可疑信号 + 路由到的 hunt skill 清单 + 横切类别的研判结论。

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根据目标列表筛选数据，支持“name:version”格式及仅“name”格式，处理版本号格式转换（'.'与'-'互换）及缺失版本的情况。

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根据提供的课题和课程目标，按照指定格式编写详细的教案，必须包含师生模拟对话。

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根据游戏链接或文本识别游戏，提取其中文名称，并生成涵盖玩法、特色、风格及目标的详细中文介绍。

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习惯养成监督技能。帮助用户制定合理目标、拆解可执行计划、每日监督打卡、动态调整难度、可视化追踪进度。支持同时跟进最多5个习惯。

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