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概要と使いどころ
Implement signal-based reactive state management in Angular v20+. Use for creating reactive state with signal(), derived state with computed(), dependent state with linkedSignal(), and side effects with effect(). Triggers on state management questions, converting from BehaviorSubject/Observable patterns to signals, or implementing reactive data flows.
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Use Angular CLI and development tools effectively in Angular v20+ projects. Use for project setup, code generation, building, testing, and configuration. Triggers on creating new projects, generating components/services/modules, configuring builds, running tests, or optimizing production builds. Don't use for Nx workspace commands, custom Webpack configurations, or non-Angular CLI build systems like Vite standalone or esbuild direct usage.
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Implement dependency injection in Angular v20+ using inject(), injection tokens, and provider configuration. Use for service architecture, providing dependencies at different levels, creating injectable tokens, and managing singleton vs scoped services. Triggers on service creation, configuring providers, using injection tokens, or understanding DI hierarchy.
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Implement routing in Angular v20+ applications with lazy loading, functional guards, resolvers, and route parameters. Use for navigation setup, protected routes, route-based data loading, and nested routing. Triggers on route configuration, adding authentication guards, implementing lazy loading, or reading route parameters with signals.
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Cycle 30 min du secrétaire vérificateur myia-po-2026:CoursIA-3. Atteste en tiers, du plus ancien au plus récent, les PRs ouvertes sans dossier valide (chaque READY, une fois lu et approuvé par ai-01, est mergé sans attendre son cycle), et fait circuler l'information sur workspace-CoursIA-3.
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Cycle horaire du coordinateur adjoint myia-po-2025:CoursIA-2. Réduit la file, répond aux ASK CoursIA-2, publie des preflights COMMENTED et dispatche les lanes CoursIA-2, sans merge ni arbitrage réservé à ai-01.
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共享 Ascend NPU 上的**性能验收标准**：判定"某优化到底有没有效、有多少效"，并规定 **只有验收态结果才能写入总览表**。分双态：**探索态**（平时特性分析：不展开、 允许少步/单次，产物必须标 `[探索]`、不得进总览表）vs **验收态**（入库：同窗 ≥N 复现、按 window-ab-protocol 口径出数）。当用户问"这个优化有多少收益 / 是否有效 / 要不要采纳 / 为什么变慢了""A-B 一下""同窗对比""测 3 次取平均""把数据对齐到同一窗口" "数字对不对""是不是我眼花了"，或需要在多卡共享机器上给出性能结论、刷新优化总览报表、 复核别人给的加速比时使用；即使用户只说"帮我确认下这个改动值不值"也应触发。 核心口径：同窗 A/B 是唯一权威（跨窗口绝对值不可比）、A/B/A 漂移校正、窗口内自带基线、 三次证明（HTTP 200 + 字节数 + 日志行）、产物 md5 与关键张量 dump 双证据、噪声地板内 不下结论、profiling 三张表统一到同一窗口；并覆盖 md5 门禁的盲区（忠实度对照）、 共享机器纪律与门控回退纪律。
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案件分析报告（参考王泽鉴请求权基础分析法）Plus。 作者：浙江金道律师事务所 龚家勇律师。 触发条件（用户说出以下任一内容时激活本技能）： - "分析案件" / "写案件分析报告" - "用请求权基础分析法" / "王泽鉴方法" - "案件研判" / "案件论证" - 用户上传案件说明或材料并要求进行法律分析 本技能将： 1. 引导用户提供案件材料（如尚未提供） 2. 内置本地知识库（《建工解释二》全文+典型案例+法答网第三十八批），优先于华宇元典MCP远程检索 3. 通过"华宇元典法律数据"MCP检索相关法律法规、司法解释、类似案例（2021年1月1日及之后裁判，按管辖法院所在省挑选，首选浙江省；建议选取3个案例，用户可自行决定数量）和最高人民法院《法答网精选答问》 4. 参考王泽鉴请求权基础分析法，生成结构化《案件分析报告（参考王泽鉴请求权基础分析法）Plus》（Markdown格式），报告结构为：案件事实摘要 → 参考结论与应对建议 → 法律法规依据 → 法律问题与争议焦点 → 请求权基础检查（六层） → 请求权竞合处理 → 参考案例 → 相关程序问题分析 → 法答网精选答问参考（可省略） → 其他需要注意的内容 5. 报告完成后主动询问用户是否需要转换为 Word（.docx）格式，转换后格式与内容与 Markdown 版本完全一致 6. 在报告末尾注明"本报告由AI生成，仅供参考" 前置提醒：本技能效果最佳需提前连接"华宇元典法律数据"MCP。 若未连接，仍可进行案件分析，但法律法规和案例检索需手动补充。
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中国大陆地区法院类案快速检索与《案件检索报告》（DOCX）生成技能。以案件五项要点（案由/法律关系、争议焦点、关键事实、我方诉请与诉讼地位、请求权基础法条）为检索锚点，经一次四问确认即开工（其中**检索地域范围**与**裁判时间范围**为强制选择题，默认范围为「2021年1月1日以后裁判的浙江省范围内的法院案例」，用户点选默认后须回显该范围提示）；按**请求权基础、法律关系、案件事实三要素**判定高匹配——用户**指定**检索特定结果的案例时结果相似度计入评分（四要素满分 10 分），用户**未指定**时结果相似度不作为高匹配考虑因素（三要素满分 8 分）；r1 判定须**核对法条版本与时间效力**，援引已失效旧法条者不得给满分；以语义向量检索为主召回、精确结构检索为条件兜底，本地脚本加权打分后按「得分率 ＞ 法院层级 ＞ 审判程序 ＞ 裁判日期」排序，并检测**同院同日同标题的重复入库**案件、疑似重复者不占入报名额；截取匹配度最高的 5–10 例类案，逐案调详情核验案号并摘录判词原文，最后直接输出含页脚页码的 DOCX 报告（默认保存至桌面）。全流程人工确认 1 次、检索类调用控制在 2 次召回 ＋ ≤10 次详情以内，报告阶段检索冻结。未指定结果时三要素高匹配而结果相反者亦会入报（逐例标注结果方向），指定结果时结果相反者一律剔除；报告内以两处固定声明披露「未设不利先例定向检索路径」的局限。当用户要求「快速检索类似案例」「找几个正向案例」「快速版案例检索报告」「检索 5 到 10 个类案并出报告」「出一份类案检索报告 docx」时使用。需要四象限归位、反向案例定向检索、补充召回多轮迭代或 14 分制硬软条件精判时，应使用完整版技能「案例检索报告Plus」而非本技能。基于华宇元典法律数据 MCP。
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招标文件合规审查引擎。当用户上传招标文件并要求审查、合规检查、风险分析，或说"审查招标文件"、"检查合规性"、"合规审查"、"招标文件有没有问题"时触发。不适用于招标文件起草、翻译或一般性问答。基于11步协作链路，实现文本提取→结构化解析→公平竞争审查→废标条款审查→资格条件审查→技术参数合规→招标程序与评标合规→合同条款风险→合同与程序合规→反垄断与专项审查→报告生成的全流程自动化审查。审查规则依据《招标文件公平竞争合法合规性审查表》v0520版编制，覆盖13大类45+审查事项，共95条规则。
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用 fraction.js 做份额/股权比例精算。当用户要分数运算、股权比例、fraction.js 时使用。轻量接入：new Fraction + add/div；输出约分后的比与百分比；不做完整股权系统。
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专注于广告文案、详情页、直播脚本、宣传物料的法律合规审查及广告法相关法律咨询。 当用户提交广告文案/落地页/详情页/直播脚本/短视频脚本/海报/宣传册/公众号推文进行合规审查时触发； 当用户咨询广告法问题（极限词、比较广告、效果承诺、价格促销、代言人、数据引用、字体图片知识产权、AI生成广告合规、社会议题风险等）时触发； 当用户需要行政处罚风险预判、违法广告认定逻辑分析或合规改写建议时触发。 支持文字、图片、视频全形态物料审查：图片类（海报、详情页、产品效果图）审查画面文字、国家标志版图、肖像授权、素材版权、AI生成标识；视频类（短视频、直播、贴片）额外审查口播文案、字幕、背景音乐授权、批准文号/警示语显示时长、广告标识等。 当用户（律师）要求出具《广告合规审查报告》/广告审查报告/合规审查意见书（带律师事务所抬头封面的正式报告）时触发。 覆盖18个品类专项审查及8个通用专项场景，基于《广告法》《著作权法》《商标法》《互联网广告管理办法》《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》《个人信息保护法》《未成年人保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《网络直播营销管理办法(试行)》及市场监管总局2023年《广告绝对化用语执法指南》《互联网广告可识别性执法指南》等现行有效法规，由广告合规律师视角提供专业审查意见。
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广宣合规审查助手。对广告文案进行违禁词扫描、法定标识检测、主动识别物料字体并与版权风险库比对、行业特殊表述审查，输出结构化风险报告（含星级评级、法律依据、合规改写建议）。前置审批仅依据法律法规强制性要求判定。覆盖医疗、药品、保健食品、化妆品、金融、教育培训、房地产等行业。触发词：广告合规、广告审查、广宣合规、文案合规、ad compliance等。© 2026 翀，个人免费、商业需授权，联系549777598@qq.com。
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面向AI企业的专业合规文档生成工具。覆盖算法备案、数据安全评估、个人信息保护影响评估（PIA/DPIA）、AI伦理审查、等保2.0、数据安全法、个人信息保护法、生成式AI服务管理暂行办法等20+类合规场景。提供标准化文档模板、智能风险识别、合规建议生成、整改方案输出等一站式服务，帮助企业快速建立AI合规体系，降低合规风险和成本。
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在采购或开工之前，对拟议 AI 应用做一次结构化初始问询，产出「可继续 / 需补齐 / 不可按此形态部署」三种结论与带责任人和期限的行动清单。 方法论移植自波兰个人数据保护局（UODO）2026-08-05《初始问题清单》。覆盖 GDPR 与 AI Act 信号提示，适用于出海与境外 AI 项目； 中国大陆境内 AI 用例的红线与备案判断请走 ai-governance-use-case-triage。
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Declarative programming framework for optimizing LLM prompts through compilation and automatic tuning
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Application of Six Sigma quality methodology to AI agent process improvement and reliability
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Holistic evaluation framework for language models measuring accuracy, calibration, robustness, and fairness
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Applies insights from MetaGPT paper on how structured communication, role specialization, and SOPs prevent coordination failures in multi-agent LLM systems
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IBM's autonomic computing vision for self-managing systems with self-configuration, healing, optimization, and protection
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Data structures and algorithms for AI agent episodic memory. Covers vector stores (HNSW, IVF, PQ), temporal indexing, knowledge graphs with triple stores, hierarchical summarization, forgetting curves, working/long-term/ procedural memory, and memory consolidation. Deep analysis of MemGPT/Letta, Zep/Graphiti, Mem0, and the Stanford generative agents memory architecture. Teaches the CS fundamentals behind how agents remember, retrieve, and forget. Activate on: "agent memory", "episodic memory", "vector search algorithm", "HNSW", "memory retrieval", "forgetting curve", "knowledge graph memory", "MemGPT", "Letta", "Zep", "Mem0", "memory consolidation", "temporal retrieval", "agent long-term memory", "memory layer". NOT for: conversation protocol design (use agent-conversation-protocols), agent infrastructure selection (use agentic-infrastructure-2026), building RAG pipelines (use ai-engineer).
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Domain-Driven Design methodology using bounded contexts, ubiquitous language, and strategic/tactical patterns
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Expert in turning data visualizations into compelling video and animation content for social media and marketing. Activate on: data commercial, animated chart, data storytelling video, chart animation, Remotion data video, Motion Canvas, Flourish animation, D3 animation, data viz social media, dashboard recording, data narrative video. NOT for: static data visualization (use data-viz-2025), general video editing (use video-processing-editing), full video production pipeline (use ai-video-production-master).
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license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.
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