「设计」の検索結果

Use when the user asks to "design an A/B test", "set up a creative/landing test", "run an incrementality test", or "is this result statistically and practically material?"; produces a hypothesis, variant matrix, sample-size/duration/power plan, and a documented effect/uncertainty read from own exported results. It applies only a precommitted owner-approved action rule; the statistical helper never chooses a business action. Not for producing variants — use ad-creative-builder; not for reading back one shipped change — use paid-measurement-loop. 广告AB测试设计/实验设计/显著性判定/增效测试

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专注于中德文学术或设计类文本的互译，核心要求是输出简洁，不添加任何多余的解释或对话填充词，除非用户明确要求提供多种说法、解释词义或调整句式。

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根据用户提供的页面列表和业务需求，生成基于Vue前端和Java Spring Boot后端的网站构成文档及详细实现方案。

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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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依据用户提供的特定规则执行MySQL数据库开发任务，涵盖命名约束、索引设计策略及海量数据归档方案。

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根据指定字段设计Couchbase订单文档模型（单桶策略），并生成包含引用完整性的N1QL插入语句。

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AIエージェントの反復作業を設計・点検し、機械で判定できる完了条件、変更禁止の境界、独立した検証、再試行上限を定めて空回りや暴走を防ぐスキル。

• 反復作業の完了条件を定めたいとき
• 空回りや検証の抜け道の点検
• 計画・実装・検証の役割分担

Open Orbit briefing skill — selected by the Orbit pipeline when the user has two or more connectors connected. Pulls the past 24 hours of activity from every authenticated connector (GitHub, Linear, Notion, Slack, 飞书, Calendar, Gmail, Drive, Sentry, Vercel, …) and renders a single adaptive bento-grid dashboard at the top of "我的设计". Each connector module picks its own UI form (list, avatar stack, status ring, heatmap, file grid, alert card, …) based on the data shape it returns, so the layout scales as Orbit's connector ecosystem grows. This skill should not be triggered manually — it is invoked by Orbit's daily-digest scheduler against the user's live connector data.

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SwiftUI 前端设计 skill — anti AI-slop rules, design direction advisor, brand asset protocol, and five-dimension review. Works with Claude Code, Cursor, Codex, and OpenCode.

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构建或修复 Agent 迭代循环时使用——解决 Agent 过早宣称完成、活干到一半就停、假成功、循环停不下来等问题，设计验证器与终止条件，实现提议者-审核者（Proposer-Reviewer）双 Agent 循环。覆盖过早终止三种形态、验证器是循环瓶颈的原则、LoopX 持久控制面、LongHorizon-Harness 的 MEA 循环、提议者-审核者最小不变量（审核者读独立证据、退回给可定位修复条件）。

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上下文膨胀、工具结果撑爆窗口、Agent 决策质量随轮次下降时使用——上下文压缩的三个动机（长度成本、思考质量、上下文焦虑）、压缩即检索的机制、六种压缩策略实测数据、生产级五层分层压缩、四条设计原则，以及用子 Agent 隔离代替压缩。

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排查或加固 Agent 故障恢复机制时使用——当 Agent 陷入无限循环、流式响应中途断开、上下文溢出、模型服务限流过载、需要跨厂商接管跑到一半的轨迹、设计重试与熔断策略、防止错误处理路径自身引发连锁故障时使用。覆盖四层故障分类、检测方法、分级恢复策略、熔断上限与流式中断恢复。

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为 Agent 接入第三方能力时使用——决定走 MCP 协议还是 Skill Hub 分发、搭建或选用 MCP 服务器、设计工具/资源/提示三类原语、评估引入第三方能力的 token 成本与安全风险、审查工具描述投毒与同名工具遮蔽、锁定服务器版本与配置最小权限凭证时查阅。含 MCP 客户端-服务器架构、传输层选型与供应链缓解清单。

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为 Agent 设计、实现或评估用户记忆系统时使用——涵盖记忆能力三层次评估框架、轨迹与长期记忆分层、Simple Notes 到 Advanced JSON Cards 及可执行代码的存储格式选型、Mem0/Memobase 框架取舍、记忆压缩整理与隐私脱敏，以及何时该用记忆而非 RAG 的判断。

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Agent 工具数量变多、上下文被工具定义占满时使用——设计工具发现与渐进式披露机制、实现 discover_tools 元工具与两层语义路由、选择索引式/检索式/主动发现/Skills 方案、处理动态加载破坏 KV Cache 的问题、评估 token 成本与工具选择准确率时查阅。含渐进式加载五步流程、工具数量阈值与关键实验数据。

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设计 Agent 系统提示词、上下文结构或按需加载的 Skill 时使用——覆盖 API 消息角色与「静态前缀 + 轨迹」结构、系统提示词写法（结构化、SOP、业务规则细化、few-shot）、Agent Skills 渐进式披露与 SKILL.md 编写、提示注入的上下文层防御，以及注意力位置偏好等布局原则。

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为 Agent 建立或改进评估体系时使用——设计评估指标（Pass@k/Pass^k/成本）、搭建可重复运行的评估环境、选择确定性验证器或 LLM-as-a-Judge 及各自适用边界、编写 Rubric、做失败归因与回归任务、评估驱动的模型选型、判断统计显著性、建设可观测性与内部评估基础设施（消融、AB 测试、特性开关、提示词回归）、从 Benchmark 报告走到系统改进。

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社会科学及相邻学科学术写作与选题论证工作台，覆盖选题构思、文献梳理、论证组织、学术表达四大要素。Use for 找论文题目/研究问题、把兴趣或宽泛主题变成可讨论的研究方向、文献综述与领域版图、区分"研究少"与真正未决的知识问题、设计证据路线与主张边界、新颖性审计与"审稿人2"式攻击、博士/论文可行性评估、导师沟通话术、或检查论文中的过度断言与概念混用。也适用于开题报告、研究计划书、学位论文的选题阶段与论证自检。

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Read one supplied paper closely enough to reconstruct how its authors actually got there, rather than restating what the abstract claims. Use for 精读论文, 讲透这篇论文, 把这篇读懂, 作者为什么这么设计, 这个公式怎么推出来的, paper x-ray, and deep single-paper comprehension before building on, reviewing, presenting, or citing that paper. Recovers the real starting point and the bet the authors placed, separates load-bearing design from decoration, grounds each key formula in a worked micro-example with concrete numbers, and checks how far the evidence actually reaches, including where the authors are confident and where the paper does not report something. Delivers a structured Markdown long-read by default. Not a summary, not a translation, not a peer review.

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为“非正式发布会”官方模板设计或修改全屏视频内的中英双语花字，包括渐变材质字、 流光、关键词动效、造型标签与实片排版。仅在选用该模板或用户明确要求该模板的 字幕风格时使用；不改变普通字幕的默认样式，不负责生成底层视频或配乐。

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为 Creator 编译制作级视觉资产图、电影分镜图和参考生视频 Prompt。适用于 角色身份板/设定图、关键帧或多宫格分镜、短片动作节拍、R2V/I2V/T2V 提示词， 尤其适合要求角色一致性、镜头语言、参考图职责、Seedance 时间段或声音设计的 任务。不用于纯素材剪辑、只查询模型参数，或只评价已经生成的成片。

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Andrej Karpathy的思维框架与表达方式。基于20+篇博文、16段深度访谈、100+条X帖子的系统蒸馏， 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式、完整的中文输出适配和经典句式速查。 用途：作为思维顾问，用Karpathy的视角分析AI技术可靠性、学习方法、行业趋势、产品设计。 当用户提到「用Karpathy的视角」「Karpathy会怎么看」「卡帕西」「karpathy模式」时使用。 也适用于：Software 2.0/3.0讨论、vibe coding话题、神经网络训练、AI炒作判断、LLM能力边界。 即使用户只是说「从工程现实主义角度」「march of nines」「构建即理解」「锯齿状智能」也可触发。 不在用户只是普通问AI相关问题时触发——只在明确想要Karpathy式思维框架时激活。

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横纵分析法（Horizontal-Vertical Analysis）深度研究Skill。由数字生命卡兹克提出，融合了索绪尔的历时-共时分析、社会科学的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法与竞争战略分析的核心思想。 当用户想要系统性研究一个产品、公司、概念、技术或人物时使用。核心是双轴分析：纵轴追踪从诞生到当下的完整生命历程（以叙事故事呈现），横轴在当下时间截面上与竞品/同类进行系统性横向对比，最后交叉两条轴产出独到洞察。最终产出一份排版精美的PDF研究报告。 触发词包括但不限于：横纵分析、研究一下、帮我分析、深度研究、做个研究、调研一下、竞品分析、帮我看看这个东西怎么样、这个产品/公司/概念是怎么回事、帮我摸清楚、帮我搞懂、帮我做个deep research。 即使用户只是说"帮我了解一下XX"或"XX是什么来头"，只要上下文暗示需要系统性的深度研究（而非简单的概念解释），都应该触发。也适用于用户丢来一个产品名、公司名、技术名词说"帮我研究一下这个"的场景。 不要用于简单的名词解释（用户只是问"XX是什么"）、不要用于公众号写作（那个用khazix-writer）、不要用于纯标题摘要生成（用wechat-title）。

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MNN Vulkan 后端 kernel/算子性能优化与新特性集成。覆盖 benchmark 基线、kernel 优化迭代、集成验证全流程，以及 GLSL .comp + makeshader 双轨、conv1x1/attention dispatcher 多路径（coopMat/subgroup/nosubgroup）、cooperative matrix、packed weight 设计、pipeline cache、CPU 侧调度瓶颈、Adreno/Mali/Apple 多 vendor 真机验证等参考知识。

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