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概要と使いどころ
字幕翻译 / 双语字幕：把已有字幕（SRT/VTT/ASS）翻译成目标语言，生成双语（原文+译文）或纯译文字幕，并可软挂载 / 硬烧录进视频。当用户说 字幕翻译、翻译字幕、双语字幕、中英字幕、给视频加翻译、SRT 翻译、字幕本地化、把字幕翻成中文/英文、字幕转双语 时使用。翻译由 LLM 完成，时间轴/格式/烧录由 shared/scripts/subtitle_ops.py 确定性处理。与 auto-subtitle 区别：auto-subtitle 是语音识别生成字幕，本 SKILL 是把已有字幕翻译成双语。
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针对用户提出的问题，提供简短、精炼的中英文双语回答，适用于需要快速获取双语信息的场景。
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现代建筑设计 (从 concept 草图到施工图与现场服务的整套设计流程, 含 BIM / 可持续 / 参数化 / 在地性 模块, 全球语境 + 中国本土实践并重) (modern architecture design — 当代建筑设计 (concept → schematic → DD → CD → CA + sustainability / BIM / parametric / 中外双语 canon, 不含纯室内 / 景观 / 城市规划 / 结构 / MEP, 那些是相邻专业)) Master OS — automated mastery of modern architecture design — 当代建筑设计 (concept → schematic → DD → CD → CA + sustainability / BIM / parametric / 中外双语 canon, 不含纯室内 / 景观 / 城市规划 / 结构 / MEP, 那些是相邻专业): top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on modern architecture design — 当代建筑设计 (concept → schematic → DD → CD → CA + sustainability / BIM / parametric / 中外双语 canon, 不含纯室内 / 景观 / 城市规划 / 结构 / MEP, 那些是相邻专业) problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「建筑设计」「建筑师」「建筑事务所」「设计院」「方案设计」
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针对用户提出的问题，提供简短、精炼的中英文双语回答，适用于需要快速获取双语信息的场景。
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当用户使用中文进行沟通时，助手必须使用日文进行回答，并在日文回答之后附带中文翻译。
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Handle MindIE-SD documentation, governance, contributor workflow, commit or PR conventions, history cleanup, template changes, and version-policy updates with minimal context, fixed review steps, and deterministic output. Use this skill whenever the task touches docs/ 或文档站点内容与配置（Sphinx / Read the Docs / conf.py / index.md / 目录导航 / 首页）、中英文双语配套、治理文档、贡献流程说明、PR/MR 模板或标题正文规范、提交历史整理、版本策略与发布规则。即使用户只说「改个文档」「双语要同步」「commit message 怎么写」「PR 模板加一项」「把提交压一下」「rebase 冲突怎么理」而未提治理规范，也应触发。不负责通用工程实现与仓库默认工作流定义（后者以 AGENTS.md 为准）；Python 格式见 code-standards，Markdown 格式见 markdown-lint。
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当用户使用中文进行沟通时，助手必须使用日文进行回答，并在日文回答之后附带中文翻译。
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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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中英双语学术降 AIGC / bilingual academic de-AIGC skill. Removes AI-generated writing signatures from empirical papers in economics, management, and the social sciences — in both English and Chinese. Covers Turnitin AI, GPTZero, Originality.ai on the English side and 知网 AMLC, 万方, 维普 on the Chinese side. Uses a six-step loop (intake → audit → claim-evidence check → differentiated rewrite → five-dimension self-score → cold-reader recheck) with two pattern libraries (22 English + 17 Chinese patterns), section-by-section strategies for empirical papers, and hard protections that keep every number, coefficient, and citation intact. Since 2026-08 it also carries a provenance layer (去水印): deterministic, CJK-safe cleaning of invisible-character carriers and file metadata (docx / png / jpg / svg / pdf, incl. C2PA), an honest account of Claude's statistical text watermark, and an author "ownership pass" — it never claims a text is watermark-free.
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电商素材工坊（中英双语）。用户需要生成电商主图、详情图、场景图、产品图合成、品牌叠加时使用。自动识别品类→匹配风格→场景感知合成→统一文字→自动质检→多平台适配→标准化交付。E-commerce product image studio: category detection, style matching, scene-aware compositing, text overlay, quality check, multi-platform adaptation, batch delivery.
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在保留已确认语义、仓库结构、子模块边界和聚焦验证的前提下，同步 Comet 中英文文档、README、Skill、发布说明和网站页面。文档变更需要保持双语，或中文措辞需要英文对应版本时使用。
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根据真实版本和分支范围准备 Comet 发布或发布说明更新，保持 Changelog 面向用户、双语网站文档一致、生成资产已验证，并明确 Git 交付边界。Beta、hotfix、版本检查、发布说明或发布就绪检查时使用。
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SciPilot Skills 家族成员，负责科研数据可视化——但定位不是"画图工具"， 而是"可视化顾问"。先做数据剖析（列类型/样本量/分布/异常值/分组结构/相关性）， 再结合用户的论证目标推荐图型，主动拦截科研画图的经典错误（小样本画均值柱掩盖 分布、双 Y 轴、饼图、Y 轴不当截断、rainbow 色图、把分类点连成折线等），最后 产出 Nature / Science / IEEE / Elsevier / PNAS / 中文核心期刊级别的成图。 覆盖纯数据图：折线、柱状、散点、箱线 / 小提琴、热力图、误差棒、分布图（直方 图 / KDE）、相关性矩阵 / 散点矩阵、多面板组合。技术栈 matplotlib + seaborn + SciencePlots（静态）+ plotly（交互）。中英文双语，中文模式自动配置 Noto Sans CJK / Source Han Sans / SimHei 并修复负号方框，支持中文期刊"宋体正文 + Times New Roman 数字"混排。默认色盲安全配色 + 冗余编码 + 灰度预览。出图后做 "视觉自检闭环"：渲染 PNG 预览→程序自检缺字/文字裁切/刻度重叠→AI 读图复核遮盖 与子图对齐→回改重渲，直到通过。 当用户的任务涉及以下任何情况时主动触发：论文配图、科研画图、数据可视化、 不知道用什么图、怎么展示数据、用什么图好、期刊投稿图、figure、出版级图表、 matplotlib、seaborn、plotly、误差棒、显著性标注、色盲安全配色、矢量图导出、 中文论文图表、多面板。**即使用户只是给一批数据问"这个怎么画"或"用什么图 好"，也应使用本技能——本技能首要能力是"判断该用什么图"，其次才是绘制。** 不做示意图、流程图、架构图。
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将签证申请文件（图片）翻译成英文，并创建包含原文和译文的双语PDF
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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 规划一次完整投稿的时间线、把 12 个技能编排成从选题到见刊的流水线时调用。给出选题定位→写作→实验→匿名投稿→双盲三审→多轮退修→录用定稿的阶段划分、每阶段的准入准出、里程碑与常见延误点，帮助作者在 Acta Automatica Sinica 的双盲三审制与中英文双语综述长文传统下合理排期，避免作者承诺漏交、双盲泄露、退修超期等踩坑，并在每个节点指明应调用哪个 aas- 技能。
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当你在为《自动化学报》(Acta Automatica Sinica, AAS) 撰写或打磨中文稿件体例时调用。覆盖报道性中英文摘要(目的/方法/结果/结论四要素)、中英文关键词、中图分类号(自动化/计算机类 TP 打头)、参考文献 GB/T 7714 顺序编码制著录、量与单位法定计量、控制类公式与图表规范、以及综述/论文/短文三类栏目的体例差异，帮助把控制理论、模式识别、机器人、智能系统方向的中文长文写到符合 Acta Automatica Sinica 的双语传统与编排要求。
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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) 撰写相关工作、文献综述或确立创新性(delta)时调用。给出以差异为先的文献组织法、控制/自动化/模式识别方向代表作的覆盖策略、与最接近工作的对比表、避免"重复前人/无新意"初审退稿的自检，以及综述栏目所需的分类框架与批判性评价方法，帮助在 Acta Automatica Sinica 的中英文双语与综述长文传统下清晰界定本文相对已有研究的增量。
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用户给了视频链接或本机音视频，要转录、加字幕、做译文字幕或双语字幕时用：建可编辑视频并导入，转写、润色，需要时翻译，把字幕层放到画面上，再按需导出字幕文件或成片。有媒体时「转录」「加字幕」「翻译成某种语言」都按这个流程。不用于与视频无关的文字翻译。
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用户要把视频的转写或字幕翻译成另一种语言、做双语字幕，或更新原文改动后过期的译文时用：逐句翻译写成视频里的译文文档，再放到画面上、按需导出。有媒体时「翻译」默认指字幕翻译。不用于翻译与视频无关的文章、文档或一段纯文本；对话里没有视频或字幕、又看不出指的是什么时先问一次。
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行为面试 skill。帮求职者挖掘真实经历、用 STAR/CAR 结构化、映射能力标签、构建可复用的中英双语故事库（Story Bank）；并能接入 JD + 简历，针对具体岗位生成 Top 20 BQ 选题 + 基于真实经历的 STAR 准备模板（HTML 报告）。不是背答案，而是建立可复用的职业叙事体系，让任何行为面试题都能自然作答。关键词：behavioral question, BQ, 行为面试, STAR, 故事库, Amazon LP, 职业故事, tell me about a time, 面试准备, JD 面试题预测, top 20 题。
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制作、修改和验收中文手绘知识讲解视频，交付配音、字幕、时间轴、可编辑工程和真实 MP4。支持两条不可混淆的制作路线：同一画布持续落墨的逐笔故事动画，以及用 SVG/HTML/GSAP 编排流程卡片、关系图和知识图形的程序动画。逐笔路线可选择自然肤色 Q 版人物、小黑风格或其他手绘风格，并可采用单场景、多幕故事、左右双语义岛等画面结构。用户说“边讲边画”“一笔一笔画出来”“白板手绘”“先画左边再画右边”“知识讲解动画”或希望把文稿、SRT、人物故事做成手绘视频时使用。也支持只输出生图/图生视频提示词。不用于写实数字人或假装已经完成无法验证的成片。
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把本地长视频/音频转写成文字稿 + 可选字幕，纯本地（不上传云端），用 sherpa-onnx X-ASR Zipformer transducer 模型（int8 量化、中英双语、自动标点）。已在 macOS Apple Silicon（int8 + AMX，~100× 实时）、Linux ARM64（CPU，~32× 实时）与 Windows（PowerShell 5.1，CPU）端到端验证。使用 `$lecture-to-md` 默认 ASR 后端；默认不要换成 Qwen。
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