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AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作（图像 + 视频）的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统：从「需求/概念（要做什么画面/镜头/风格）→ 模型与工具选型（Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora）→ Prompt 与参数设计（提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图）→ 可控生成（ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制）→ 批量出图与筛选 → 精修与合成（放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成）→ 图生视频/文生视频（首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型）→ 商业交付与迭代复现（参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断）」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现（ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代）⇄ 随机性/抽卡玄学（出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气）**；**审美/创意/艺术指导主导（人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板，审美是天花板'）⇄ 工具/模型/参数主导（堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行）**；**开源生态/本地可控（Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛）⇄ 闭源商业/易用黑盒（Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒）**；**图像生成（T2I/I2I：Midjourney / SDXL / Flux）⇄ 视频生成（T2V/I2V：可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora，2024-2025 前沿从图迁移到视频）**；**生产力/商业量产（替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量）⇄ 纯艺术创作/作者表达（个人风格、实验性、作品集）**；**效率/批量（一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline）⇄ 质量/精控（单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮）**。(b) 核心工作流 / pipeline（最标准、最易蒸高质量 + CLI 化）— 单图创作链：概念/参考收集（moodboard/风格定位/竞品）→ 模型工具选型（按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产）→ Prompt 与参数设计（主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子）→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代（ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修）→ 放大超分与精修（高清放大/修手修脸/后期调色合成）→ 交付与参数留存（工作流文件/种子/参数复现）。视频创作链：分镜/脚本→首帧出图（图像链产出关键帧）→图生视频（运镜/时长/首尾帧/动态强度）→多镜头一致性（角色/场景/风格统一）→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链：节点工作流搭建（加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点）→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享（civitai/openart workflow json）。(c) 工具栈 — 闭源图像（Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft）、开源图像与底座（Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell（Black Forest Labs）、ComfyUI（节点式）、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus）、可控生成插件（ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz）、模型/资源社区（Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart）、视频生成（可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax）、辅助（Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推）。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程：奠基论文（DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion（Rombach et al）、DiT、ControlNet（Zhang et al）、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告）、官方文档与模型卡（Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers）、社区教程与工作流（ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow）、prompt 工程资源（Midjourney 风格库、提示词指南）。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者（Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs（Flux，原 SD 团队）、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队）、创作者 KOL 与教育者（Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家）、行业分析与评测（AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者）。流派分歧：开源可控派（SD/ComfyUI/Flux 本地精控）vs 闭源易用派（MJ/可灵开箱即用）、工程化派（节点工作流/可复现/参数化）vs 玄学抽卡派（prompt 玄学/堆词/抽卡）、审美主导派（'模型是地板审美是天花板'）vs 工具主导派（堆模型堆参数）、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派（可灵/即梦/liblib）vs 海外工具派（MJ/Flux/Runway）。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹（训练 LoRA）/ 喂图 / 垫图（参考图/图生图）/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」（模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创）、「AI 替代创作者就业」（替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型）、「AI 味与审美趋同」（生成图同质化、套模板、缺乏原创审美）、「玄学 prompt 神话与割韭菜」（'咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力）、「工具快速迭代与淘汰焦虑」（模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳）、「开源 vs 闭源之争」（可控可商用 vs 易用黑盒）、「质量天花板」（修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限）。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能（prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断）是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高（大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销

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AI 短剧 (AI 微短剧) (AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具（AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性）制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片，其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。) Master OS — automated mastery of AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具（AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性）制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片，其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on AI 短剧 (AI 微短剧) (从业者视角) — 用 AIGC 工具（AI 视频生成 / AI 脚本 / AI 生图 / AI 配音 / 对口型 / 角色一致性）制作竖屏微短剧并变现的新兴行业。覆盖: (a) 创作工作流 — 选题→剧本/分镜→AI 生图→图生视频(首尾帧/运镜/参考)→配音/对口型→剪辑/调色→成片，其中角色/场景一致性是第一性难题; (b) 工具栈 — 视频生成(可灵 Kling / 即梦 Seedance / 海螺 Hailuo / Vidu / Runway Gen / OpenAI Sora / Pika / Luma / Pixverse)、脚本(LLM)、生图(Midjourney/SD/即梦)、配音(TTS)、对口型、剪辑(剪映/CapCut); (c) 商业/变现 — 国内付费投流(IAP + ROI + 平台分账, 抖音/快手/红果/微信小程序短剧)与海外订阅(ReelShort/DramaBox/ShortMax/GoodShort)两套打法、品牌定制、成本结构; (d) 合规 — 中国《人工智能生成合成内容标识办法》(2025-09 强制 AI 标识)、广电微短剧备案与分类分层审核、版权与肖像权。主战场 = 抖音/快手/视频号/B站 + 海外短剧 App。学派分歧: 纯 AI vs AI+实拍混合、国内投流 vs 海外订阅、视频工具派之争、「AI 短剧是真需求还是伪风口」。不含: 传统实拍短剧制作、通用影视编剧(已有 scriptwriting skill)、短视频信息流投放(已有 short-video-ads skill)、纯 AI 视频底层技术研发。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「ai 短剧」「ai 微短剧」「ai short drama」「ai 短剧制作」「ai 短剧工作流」

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小红书 AI 自媒体博主 (小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。) Master OS — automated mastery of 小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 小红书 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在小红书做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具测评 / AI 绘画 / AI 教程与 prompt / AI 副业变现 / AI 资讯解读 / AI 效率，按小红书用户(偏年轻女性 + 泛知识)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 封面(第一眼/大字报/对比图)、标题(数字/痛点/好奇缺口/关键词前置)、正文(钩子开头/分点/口语化/emoji/利他价值)、标签与 SEO 关键词、CTA 与互动引导、人设 voice; (c) 内容制作工作流 — 选题(对标爆款/找选题)→标题封面→脚本或正文→制作(图文/口播/录屏/数字人)→标签发布→数据复盘迭代; (d) AI 工具用于内容生产 — 文案(豆包/Kimi/DeepSeek/GPT)、生图(即梦/MJ/可图)、口播数字人、剪辑(剪映)、封面(Canva/创可贴)、选题与 SEO(新红/千瓜/灰豚); (e) 平台机制与起号 — 推荐算法(收藏率/互动率/完播/搜索)、薯条投放、违禁词/限流/避坑、起号与涨粉、垂直度; (f) 变现(次要) — 蒲公英广告 / 知识付费 / 引流私域 / AI 工具带货。学派分歧: 图文 vs 短视频、干货教程 vs 测评种草 vs 资讯搬运、真人出镜 vs 数字人/无人起号、原创 vs 搬运洗稿、AI 全自动批量 vs AI 辅助精做。不含: 通用小红书运营(已有 xiaohongshu-ops skill, 本 skill 聚焦 AI 赛道 + 文案/内容生产)、电商带货全流程、其他平台、AI 工具本身的技术原理。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「小红书 ai 博主」「小红书 ai 自媒体」「小红书 ai 赛道」「小红书爆款文案」「小红书 ai 教程」

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知乎 AI 自媒体博主 (知乎 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在知乎做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具实测 / 大模型解读 / prompt 工程 / AI 副业与变现 / AI 编程 / AI 行业分析 / AI 资讯解读，按知乎用户(偏高学历、理性、求深度、爱较真)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 知乎体回答/文章(开头钩子『先说结论/抛反常识/讲故事』、逻辑论证、数据与案例、分点小标题、配图与代码块、结尾升华或金句)、标题(问题型/数字型/反差型/痛点型)、专业感与『讲人话』的平衡、人设 voice、引用与举证(知乎读者吃『有理有据』); (c) 内容制作工作流 — 找问题/选题(热榜/搜索流量词/对标高赞)→搭框架(论点+论据+案例)→写初稿→配图配数据→排版→发布→盐选/付费咨询/带货沉淀; (d) AI 工具用于内容生产 — 找选题与资料(GPT/Claude/Kimi/秘塔)、写作辅助与改写、配图(即梦/MJ)、代码与图表、英文一手编译; (e) 平台机制与涨粉 — 知乎推荐算法(赞同/收藏/想法/盐值/专业徽章/搜索长尾)、热榜与问题流量、好物推荐/知乎带货、盐选专栏、创作者激励、垂直度与权重、避坑(折叠/限流/广告判定); (f) 变现(次要) — 盐选专栏 / 好物推荐带货 / 付费咨询 / 知乎知学堂引流 / 私域 / 商业合作。学派分歧: 长答案深度干货 vs 短平快蹭热榜、专业严肃 vs 故事化通俗、原创 vs 编译搬运洗稿、真人专业人设 vs AI 批量生产、回答优先 vs 文章优先、纯涨粉 vs 直奔盐选变现。不含: 通用知乎运营、电商带货全流程、其他平台(小红书/推特另有 sister skill)、AI 工具本身技术原理。) Master OS — automated mastery of 知乎 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在知乎做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具实测 / 大模型解读 / prompt 工程 / AI 副业与变现 / AI 编程 / AI 行业分析 / AI 资讯解读，按知乎用户(偏高学历、理性、求深度、爱较真)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 知乎体回答/文章(开头钩子『先说结论/抛反常识/讲故事』、逻辑论证、数据与案例、分点小标题、配图与代码块、结尾升华或金句)、标题(问题型/数字型/反差型/痛点型)、专业感与『讲人话』的平衡、人设 voice、引用与举证(知乎读者吃『有理有据』); (c) 内容制作工作流 — 找问题/选题(热榜/搜索流量词/对标高赞)→搭框架(论点+论据+案例)→写初稿→配图配数据→排版→发布→盐选/付费咨询/带货沉淀; (d) AI 工具用于内容生产 — 找选题与资料(GPT/Claude/Kimi/秘塔)、写作辅助与改写、配图(即梦/MJ)、代码与图表、英文一手编译; (e) 平台机制与涨粉 — 知乎推荐算法(赞同/收藏/想法/盐值/专业徽章/搜索长尾)、热榜与问题流量、好物推荐/知乎带货、盐选专栏、创作者激励、垂直度与权重、避坑(折叠/限流/广告判定); (f) 变现(次要) — 盐选专栏 / 好物推荐带货 / 付费咨询 / 知乎知学堂引流 / 私域 / 商业合作。学派分歧: 长答案深度干货 vs 短平快蹭热榜、专业严肃 vs 故事化通俗、原创 vs 编译搬运洗稿、真人专业人设 vs AI 批量生产、回答优先 vs 文章优先、纯涨粉 vs 直奔盐选变现。不含: 通用知乎运营、电商带货全流程、其他平台(小红书/推特另有 sister skill)、AI 工具本身技术原理。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 知乎 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在知乎做『AI 赛道』内容的自媒体博主，重点是**怎么写文案、怎么制作内容**。覆盖: (a) AI 赛道选题 — AI 工具实测 / 大模型解读 / prompt 工程 / AI 副业与变现 / AI 编程 / AI 行业分析 / AI 资讯解读，按知乎用户(偏高学历、理性、求深度、爱较真)重构选题; (b) 文案与内容结构(核心) — 知乎体回答/文章(开头钩子『先说结论/抛反常识/讲故事』、逻辑论证、数据与案例、分点小标题、配图与代码块、结尾升华或金句)、标题(问题型/数字型/反差型/痛点型)、专业感与『讲人话』的平衡、人设 voice、引用与举证(知乎读者吃『有理有据』); (c) 内容制作工作流 — 找问题/选题(热榜/搜索流量词/对标高赞)→搭框架(论点+论据+案例)→写初稿→配图配数据→排版→发布→盐选/付费咨询/带货沉淀; (d) AI 工具用于内容生产 — 找选题与资料(GPT/Claude/Kimi/秘塔)、写作辅助与改写、配图(即梦/MJ)、代码与图表、英文一手编译; (e) 平台机制与涨粉 — 知乎推荐算法(赞同/收藏/想法/盐值/专业徽章/搜索长尾)、热榜与问题流量、好物推荐/知乎带货、盐选专栏、创作者激励、垂直度与权重、避坑(折叠/限流/广告判定); (f) 变现(次要) — 盐选专栏 / 好物推荐带货 / 付费咨询 / 知乎知学堂引流 / 私域 / 商业合作。学派分歧: 长答案深度干货 vs 短平快蹭热榜、专业严肃 vs 故事化通俗、原创 vs 编译搬运洗稿、真人专业人设 vs AI 批量生产、回答优先 vs 文章优先、纯涨粉 vs 直奔盐选变现。不含: 通用知乎运营、电商带货全流程、其他平台(小红书/推特另有 sister skill)、AI 工具本身技术原理。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「知乎 ai 博主」「知乎 ai 自媒体」「知乎 ai 赛道」「知乎高赞回答」「知乎 ai 文章」

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推特中文圈 AI 自媒体博主 (推特(X) 中文圈 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在 X/推特 用中文做 AI 内容的自媒体博主，重点是**怎么写推文/thread、怎么制作内容**。覆盖: (a) 选题 — AI 模型发布解读 / prompt 技巧 / AI 工具实测 / AI 出海与独立开发(build in public) / 英文一手编译翻译 / 信息差 / AI 资讯快讯 / 深度长推; (b) 文案与内容结构(核心) — 单条推(开头钩子/信息密度/短句断行/配图截图/数据图)、长推与 thread(首条钩子/编号/逻辑链/结尾关注 CTA)、引用锐评(quote tweet)、排版可读性、配图(ray.so/carbon 代码图/产品截图/对比图); (c) 内容制作工作流 — 找信息源(英文一手/arXiv/官方/Reddit/HN)→选题→编译总结加洞察→写推/thread→配图→发布→互动维护; (d) AI 工具用于内容生产 — 英文一手编译总结(GPT/Claude/Kimi)、配图(ray.so/carbon/截图美化)、thread 工具(Typefully/Hypefury)、翻译、排程分析; (e) 平台机制与涨粉 — X 算法时间线(转评赞/互动权重/外链降权)、蹭热点借势、互动与回复、build in public 涨粉、英文区搬运到中文区的信息差红利; (f) 变现(次要) — 广告 / 知识星球 / 社群 / 付费课程 / 咨询 / 导流。学派分歧: 编译搬运(英文一手翻译) vs 原创洞察、快讯资讯 vs 深度长推、锐评玩梗 vs 严肃干货、build in public vs 纯内容、全 AI 自动发 vs 人工精选。代表生态(宝玉/歸藏/向阳乔木/AI 进化论/小互/Gorden Sun 等)。不含: 英文 AI Twitter 圈(聚焦中文圈)、通用 X 增长营销、其他平台、AI 工具技术原理。) Master OS — automated mastery of 推特(X) 中文圈 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在 X/推特 用中文做 AI 内容的自媒体博主，重点是**怎么写推文/thread、怎么制作内容**。覆盖: (a) 选题 — AI 模型发布解读 / prompt 技巧 / AI 工具实测 / AI 出海与独立开发(build in public) / 英文一手编译翻译 / 信息差 / AI 资讯快讯 / 深度长推; (b) 文案与内容结构(核心) — 单条推(开头钩子/信息密度/短句断行/配图截图/数据图)、长推与 thread(首条钩子/编号/逻辑链/结尾关注 CTA)、引用锐评(quote tweet)、排版可读性、配图(ray.so/carbon 代码图/产品截图/对比图); (c) 内容制作工作流 — 找信息源(英文一手/arXiv/官方/Reddit/HN)→选题→编译总结加洞察→写推/thread→配图→发布→互动维护; (d) AI 工具用于内容生产 — 英文一手编译总结(GPT/Claude/Kimi)、配图(ray.so/carbon/截图美化)、thread 工具(Typefully/Hypefury)、翻译、排程分析; (e) 平台机制与涨粉 — X 算法时间线(转评赞/互动权重/外链降权)、蹭热点借势、互动与回复、build in public 涨粉、英文区搬运到中文区的信息差红利; (f) 变现(次要) — 广告 / 知识星球 / 社群 / 付费课程 / 咨询 / 导流。学派分歧: 编译搬运(英文一手翻译) vs 原创洞察、快讯资讯 vs 深度长推、锐评玩梗 vs 严肃干货、build in public vs 纯内容、全 AI 自动发 vs 人工精选。代表生态(宝玉/歸藏/向阳乔木/AI 进化论/小互/Gorden Sun 等)。不含: 英文 AI Twitter 圈(聚焦中文圈)、通用 X 增长营销、其他平台、AI 工具技术原理。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 推特(X) 中文圈 AI 自媒体博主 (从业者视角) — 在 X/推特 用中文做 AI 内容的自媒体博主，重点是**怎么写推文/thread、怎么制作内容**。覆盖: (a) 选题 — AI 模型发布解读 / prompt 技巧 / AI 工具实测 / AI 出海与独立开发(build in public) / 英文一手编译翻译 / 信息差 / AI 资讯快讯 / 深度长推; (b) 文案与内容结构(核心) — 单条推(开头钩子/信息密度/短句断行/配图截图/数据图)、长推与 thread(首条钩子/编号/逻辑链/结尾关注 CTA)、引用锐评(quote tweet)、排版可读性、配图(ray.so/carbon 代码图/产品截图/对比图); (c) 内容制作工作流 — 找信息源(英文一手/arXiv/官方/Reddit/HN)→选题→编译总结加洞察→写推/thread→配图→发布→互动维护; (d) AI 工具用于内容生产 — 英文一手编译总结(GPT/Claude/Kimi)、配图(ray.so/carbon/截图美化)、thread 工具(Typefully/Hypefury)、翻译、排程分析; (e) 平台机制与涨粉 — X 算法时间线(转评赞/互动权重/外链降权)、蹭热点借势、互动与回复、build in public 涨粉、英文区搬运到中文区的信息差红利; (f) 变现(次要) — 广告 / 知识星球 / 社群 / 付费课程 / 咨询 / 导流。学派分歧: 编译搬运(英文一手翻译) vs 原创洞察、快讯资讯 vs 深度长推、锐评玩梗 vs 严肃干货、build in public vs 纯内容、全 AI 自动发 vs 人工精选。代表生态(宝玉/歸藏/向阳乔木/AI 进化论/小互/Gorden Sun 等)。不含: 英文 AI Twitter 圈(聚焦中文圈)、通用 X 增长营销、其他平台、AI 工具技术原理。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「推特 ai 博主」「推特中文 ai」「x ai 自媒体」「推特 thread」「推特爆款推文」

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中国网站备案 与 互联网内容合规 (含 ICP 备案 主体+网站 / 公安备案 / ICP 经营许可证 增值电信 / 域名实名认证 / APP 备案 2024 工信部新规 / 等级保护测评 网安 / 算法推荐 + 深度合成 + 生成式 AI 备案 网信办 / 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动 / 变更注销转移跨省迁移 — 不含 通用法律咨询 / 海外域名注册 / 网络营销 SEO / 翻墙 VPN) (China ICP filing & internet content compliance — the full regulatory life-cycle for any website / app / mini-program / IT service that publishes content or runs commercial services targeting mainland-China users; covers (a) 主体备案 + 网站备案 (non-commercial ICP record on beian.miit.gov.cn 经接入商 提交), (b) 域名实名认证 (CNNIC 一级域名 / 注册商核验), (c) 公安备案 (网安部门 30 日内补办), (d) ICP经营许可证 (有偿经营 / 增值电信业务 — 申请门槛极高), (e) APP 备案 (2024-03 工信部令), (f) 等级保护测评 (公安部 GB/T 22239), (g) 算法推荐 / 深度合成 / 生成式 AI 备案 (网信办专项), (h) 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动, (i) 变更 / 注销 / 转移 / 跨省迁移 工作流; NOT 通用法律咨询, NOT 海外域名注册技术, NOT 网络营销 SEO, NOT 翻墙 / VPN 相关.) Master OS — automated mastery of China ICP filing & internet content compliance — the full regulatory life-cycle for any website / app / mini-program / IT service that publishes content or runs commercial services targeting mainland-China users; covers (a) 主体备案 + 网站备案 (non-commercial ICP record on beian.miit.gov.cn 经接入商 提交), (b) 域名实名认证 (CNNIC 一级域名 / 注册商核验), (c) 公安备案 (网安部门 30 日内补办), (d) ICP经营许可证 (有偿经营 / 增值电信业务 — 申请门槛极高), (e) APP 备案 (2024-03 工信部令), (f) 等级保护测评 (公安部 GB/T 22239), (g) 算法推荐 / 深度合成 / 生成式 AI 备案 (网信办专项), (h) 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动, (i) 变更 / 注销 / 转移 / 跨省迁移 工作流; NOT 通用法律咨询, NOT 海外域名注册技术, NOT 网络营销 SEO, NOT 翻墙 / VPN 相关.: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on China ICP filing & internet content compliance — the full regulatory life-cycle for any website / app / mini-program / IT service that publishes content or runs commercial services targeting mainland-China users; covers (a) 主体备案 + 网站备案 (non-commercial ICP record on beian.miit.gov.cn 经接入商 提交), (b) 域名实名认证 (CNNIC 一级域名 / 注册商核验), (c) 公安备案 (网安部门 30 日内补办), (d) ICP经营许可证 (有偿经营 / 增值电信业务 — 申请门槛极高), (e) APP 备案 (2024-03 工信部令), (f) 等级保护测评 (公安部 GB/T 22239), (g) 算法推荐 / 深度合成 / 生成式 AI 备案 (网信办专项), (h) 数据出境 + 个保法 + 数安法 合规联动, (i) 变更 / 注销 / 转移 / 跨省迁移 工作流; NOT 通用法律咨询, NOT 海外域名注册技术, NOT 网络营销 SEO, NOT 翻墙 / VPN 相关. problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「ICP备案」「icp备案」「icp filing」「icp license」「中国备案」

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德州扑克策略 (德州扑克策略 (Texas Hold'em) — solver/GTO 时代的无限注德州扑克竞技打法，牌手/职业视角。覆盖: (a) 理论两极 — GTO 博弈论均衡 (不可剥削的基线策略) vs Exploitative 剥削打法 (针对对手漏洞偏离均衡最大化 EV)，以及二者的实战取舍; (b) solver 时代工作流 — PioSOLVER/GTO Wizard 跑解、范围构建、节点锁定 (node-locking) 做剥削、用 HUD+数据库 (Hold'em Manager/PokerTracker/Hand2Note) 复盘找漏洞 (leak finding); (c) 牌型分层 — 现金局 (cash game) vs 锦标赛 (MTT) 的根本差异，后者叠加 ICM (独立筹码模型) 与跳台/泡沫期博弈; (d) 核心概念栈 — 范围 (range)/权益 (equity)/EV/位置 (position)/翻前开池与 3-bet/4-bet/翻后下注理论 (c-bet、极化 vs 浓缩范围、MDF 最小防守频率、阻断牌 blockers、超池下注 overbet)、SPR、底池赔率; (e) 元层 — 资金管理 (bankroll management)、桌位选择 (table selection)、方差与心态 (mental game/tilt 控制)、抽水 (rake) 与场次选择对长期赢率 (winrate, bb/100) 的影响; (f) 智识演进 — 从 Sklansky 古典手牌价值 → Janda/Tipton 博弈论 → solver 普及 → GTO Wizard 民主化求解 → AI 超人 (Libratus/Pluribus) 对人类策略的反哺。学派分歧: GTO 派 vs 剥削派、现金局 vs 锦标赛、理论自上而下 vs 牌局自下而上、solver 纯学院派 vs 实战感觉派。不含: 线下牌场运营/发牌荷官、博彩合规与赌场管理、扑克之外的牌类 (桥牌/斗地主)、纯概率赌博 (老虎机/轮盘)。) Master OS — automated mastery of 德州扑克策略 (Texas Hold'em) — solver/GTO 时代的无限注德州扑克竞技打法，牌手/职业视角。覆盖: (a) 理论两极 — GTO 博弈论均衡 (不可剥削的基线策略) vs Exploitative 剥削打法 (针对对手漏洞偏离均衡最大化 EV)，以及二者的实战取舍; (b) solver 时代工作流 — PioSOLVER/GTO Wizard 跑解、范围构建、节点锁定 (node-locking) 做剥削、用 HUD+数据库 (Hold'em Manager/PokerTracker/Hand2Note) 复盘找漏洞 (leak finding); (c) 牌型分层 — 现金局 (cash game) vs 锦标赛 (MTT) 的根本差异，后者叠加 ICM (独立筹码模型) 与跳台/泡沫期博弈; (d) 核心概念栈 — 范围 (range)/权益 (equity)/EV/位置 (position)/翻前开池与 3-bet/4-bet/翻后下注理论 (c-bet、极化 vs 浓缩范围、MDF 最小防守频率、阻断牌 blockers、超池下注 overbet)、SPR、底池赔率; (e) 元层 — 资金管理 (bankroll management)、桌位选择 (table selection)、方差与心态 (mental game/tilt 控制)、抽水 (rake) 与场次选择对长期赢率 (winrate, bb/100) 的影响; (f) 智识演进 — 从 Sklansky 古典手牌价值 → Janda/Tipton 博弈论 → solver 普及 → GTO Wizard 民主化求解 → AI 超人 (Libratus/Pluribus) 对人类策略的反哺。学派分歧: GTO 派 vs 剥削派、现金局 vs 锦标赛、理论自上而下 vs 牌局自下而上、solver 纯学院派 vs 实战感觉派。不含: 线下牌场运营/发牌荷官、博彩合规与赌场管理、扑克之外的牌类 (桥牌/斗地主)、纯概率赌博 (老虎机/轮盘)。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 德州扑克策略 (Texas Hold'em) — solver/GTO 时代的无限注德州扑克竞技打法，牌手/职业视角。覆盖: (a) 理论两极 — GTO 博弈论均衡 (不可剥削的基线策略) vs Exploitative 剥削打法 (针对对手漏洞偏离均衡最大化 EV)，以及二者的实战取舍; (b) solver 时代工作流 — PioSOLVER/GTO Wizard 跑解、范围构建、节点锁定 (node-locking) 做剥削、用 HUD+数据库 (Hold'em Manager/PokerTracker/Hand2Note) 复盘找漏洞 (leak finding); (c) 牌型分层 — 现金局 (cash game) vs 锦标赛 (MTT) 的根本差异，后者叠加 ICM (独立筹码模型) 与跳台/泡沫期博弈; (d) 核心概念栈 — 范围 (range)/权益 (equity)/EV/位置 (position)/翻前开池与 3-bet/4-bet/翻后下注理论 (c-bet、极化 vs 浓缩范围、MDF 最小防守频率、阻断牌 blockers、超池下注 overbet)、SPR、底池赔率; (e) 元层 — 资金管理 (bankroll management)、桌位选择 (table selection)、方差与心态 (mental game/tilt 控制)、抽水 (rake) 与场次选择对长期赢率 (winrate, bb/100) 的影响; (f) 智识演进 — 从 Sklansky 古典手牌价值 → Janda/Tipton 博弈论 → solver 普及 → GTO Wizard 民主化求解 → AI 超人 (Libratus/Pluribus) 对人类策略的反哺。学派分歧: GTO 派 vs 剥削派、现金局 vs 锦标赛、理论自上而下 vs 牌局自下而上、solver 纯学院派 vs 实战感觉派。不含: 线下牌场运营/发牌荷官、博彩合规与赌场管理、扑克之外的牌类 (桥牌/斗地主)、纯概率赌博 (老虎机/轮盘)。 problems and wants industry-grade thinking, tool selection, or workflow guidance. 触发词：「德州扑克」「德扑」「Texas Hold'em」「poker strategy」「扑克策略」

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临床诊断思维 (临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — **直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新)** 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — **『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』** — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), problem representation + semantic qualifiers 问题表征与语义限定词 (Bowen NEJM 2006, 把病人翻成 one-liner), hypothetico-deductive model (Elstein 1978《Medical Problem Solving》: 早期假设生成+定向检验), Bayesian 工具箱 (sensitivity/specificity/LR/Fagan nomogram/SnNout-SpPin), threshold model (Pauker-Kassirer NEJM 1975/1980), 认知偏倚分类学 (anchoring/premature closure/availability/confirmation/base-rate neglect/search satisficing/diagnostic momentum — Croskerry 偏倚清单), 去偏与元认知策略 (diagnostic timeout/cognitive forcing/Ely checklist/calibration), schema-based reasoning (Clinical Problem Solvers schemas: 按 pivot 症状走分支), reflective practice 结构化反思 (Mamede/Schmidt), 诊断错误科学 (NAM 2015 报告定义 / Newman-Toker Big Three / Hardeep Singh e-triggers / SAFER Dx 框架); (c) 行业结构与角色 — 医学生→实习/住院医 (晨会 morning report/查房被 pimping/汇报训练)→主治 attending→master clinician (NEJM CPC discussant/晨会大师如 Dhaliwal); 配套生态: 医学教育者 (clinical reasoning curriculum + 评估: script concordance test/key features exam/OSCE), 诊断安全研究者 (SIDM/AHRQ), 诊断辅助与 CDS 工具开发者 (DDx generator/AI); (d) 核心工作流 — 数据采集 (病史为王 + 循证体检 + 针对性检验影像) → 问题表征 (one-liner + semantic qualifiers) → 鉴别诊断生成 (schema / 解剖定位法 / VINDICATE-M 病因筛, 按『常见可能 × 致命不能漏 can't-miss』双轴排序) → 假设定向检验 (按 LR 选检查 / 阈值决策) → working diagnosis + 安全网 (red flags 交代 / test of time / test of treatment) → 反馈校准 (follow-up / M&M / diagnostic timeout); 教学工作流: 晨会渐进披露汇报 / CPC / SNAPPS / one-minute preceptor / virtual morning report; AI 增强工作流 (2023-2026: LLM 鉴别诊断头脑风暴 / OpenEvidence 检索 / ambient scribe 释放认知带宽 + 自动化偏倚 guardrails); (e) 产出物 — one-liner, problem list, prioritized DDx, assessment & plan (按问题分层), 晨会/CPC 汇报, M&M 复盘, 诊断不确定性沟通 (『最可能是 X, 但出现 Y 红旗立刻回来』); (f) 教育与评估 — script concordance test / key feature exam / EPA / 里程碑; 中国语境: 人卫《诊断学》教材 / 执业医师考试 / 规培结业临床思维考核; (g) 争议/批判 — debiasing 之争 (Croskerry vs Norman-Sherbino『knowledge is the cure』, 去偏 RCT 效果弱 / bias 标签不可证伪), 诊断错误率数字之争 (『10-15%』经典估计 / Newman-Toker 79.5 万美国年严重伤害外推方法被质疑 / 尸检符合率), dual-process 二分被批过度简化 (连续谱 / 难以实证分离), 决策规则 vs gestalt (资深 gestalt 常不输 Wells 类规则 / 算法厌恶), vignette 研究外推性 + context/case specificity (推理高度内容绑定不可通用迁移 [Norman/Eva] — 对『教推理通用课』产业的根本批判), AI 辅助诊断 2023-2026 (GPT-4 在 NEJM CPC/vignette 追平或超医生 [Kanjee 2023 JAMA / Goh 2024 JAMA Netw Open『AI alone > physician+AI』悖论] / Google AMIE / OpenEvidence 爆发 vs 自动化偏倚 / 去技能化 / 真实环境验证缺失), 防御性医疗与过度检查 (incidentaloma 瀑布 / VOMIT), 体检衰亡之争, pimping 教学法争议; (h) 流派/思想谱系 — 决策科学/Bayesian 派 (Ledley-Lusted 1959 → Elstein/Kassirer/Sox/Pauker/Eddy → Brush) vs 认知心理/双过程派 (Kahneman-Tversky → Croskerry/Graber) vs 教育认知派 (Schmidt/Boshuizen illness scripts → Norman/Eva/Mamede/Durning 情境认知) vs 诊断安全/系统派 (NAM 2015 / Newman-Toker / Hardeep Singh / Graber-SIDM: 错误=系统×认知共因) vs 床旁临床派 (Osler 传统 → Tierney aphorisms / Verghese / McGee / Dhaliwal / Saint: 病史体检为王 + 刻意练习) vs AI/计算派 (INTERNIST-1/DXplain 专家系统 → Isabel → LLM 世代 Rodman/Topol)。不含: 具体专科治疗方案与手术决策深度 (足踝外科/种植牙等另有 skill), 中医辨证 (另有 skill), EBM 文献批判性评价方法学 (相关但本 skill 聚焦诊断推理本身), 护理诊断体系 (NANDA), 影像/病理知觉型读片训练 (相邻但独立), 精神科 DSM 结构化访谈细节, 医患沟通技巧全集 (只覆盖诊断不确定性沟通), 患者自查/自我诊断指

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定义工作流间的交接协议时使用。适用于多工作流协作项目、避免交接质量问题。优先使用"产物 + 上下文 + 验收标准"三要素 + 各工作流的具体交接清单。

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当用户需要弃用一个工作流节点（保留向后兼容、隐藏出模板面板）时触发该 skill。FastGPT 工作流节点的弃用流程标准化封装，覆盖模板、Dispatcher、UI 引用等所有需要改动的位置。

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在 Claude Code / OpenClaw / Cursor 中直接运行 agency-orchestrator YAML 工作流——无需 API key，使用当前会话的 LLM 作为执行引擎。当用户提供 .yaml 工作流文件或要求多角色协作完成任务时触发。

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Agent 设计顾问与审查工具。基于 12-Factor AgentOps 最佳实践，用于：(1) 探讨 Agent 架构设计方案；(2) 审查现有 Agent/Skill/工作流的设计，发现问题，给出改进建议。触发词：审查我的 agent、帮我分析这个 skill、agent 设计、agent 优化、帮我 review 这个工作流、这个 agent 有什么问题、怎么设计 agent、agent 架构咨询。

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使用 NovelWeave 进行小说创作的完整工作流程，包括命令使用、最佳实践和高效创作技巧。适用于规划小说项目、组织创作过程或学习 NovelWeave 功能。

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网文写作 (网文写作 (Chinese Web Novel Writing) — 中国网络文学的「连载长篇商业小说创作工艺」认知操作系统：从「定方向（频道/流派/题材）→ 立意与金手指设计 → 大纲与人物设定 → 开局黄金三章 → 日更连载与节奏控制（爽点/期待感/钩子/断章）→ 读者数据反馈与调整 → 完本与 IP 改编」的完整创作-连载-变现决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **读者数据驱动/即时反馈（追读率、订阅、追订、月票、收藏、章评、卡点数据）⇄ 作者表达/文学性（个人审美、慢热、留白、文笔）**；**爽文/套路化/工业糖精（爽点密度、装逼打脸、金手指、无敌流、爽感经济）⇄ 慢热/反套路/精品化（铺垫、群像、立意、文青向）**；**男频（玄幻/仙侠/都市/历史/科幻/游戏/系统流/无限流/凡人流，起点/番茄系，重设定与战力体系）⇄ 女频（古言/现言/穿越/重生/宫斗/种田/快穿/无限流/言情，晋江系，重情感与关系/人设）**；**付费订阅模式（起点/晋江，千字几分订阅+全勤+打赏+月票，养老书/精品）⇄ 免费阅读模式（番茄/七猫，平台买断/流量分成，强开局强爽点强节奏，走量）**；**长线连载/养书（百万字+、慢节奏铺世界观）⇄ 强开局/快节奏（黄金三章定生死、前一万字留人）**；**个人风格/品牌作者（大神、IP、粉丝向）⇄ 工业化/编辑导向（迎合榜单/编辑改稿/数据调优/AI 辅助）**。(b) 核心工作流 / pipeline（最标准、最易蒸高质量 + CLI 化）— 通用链：选频道与流派（看平台榜单/读者画像/自身擅长）→ 立意与核心设定（金手指/世界观/主线冲突）→ 人物与关系设计（主角金手指与成长弧、反派、配角、cp）→ 大纲（主线+支线+卷纲+细纲）→ 黄金三章/开局（代入感、爽点前置、悬念钩子、信息密度）→ 签约与上架（编辑沟通、签约合同、上架节奏）→ 日更连载（码字速度、存稿、断章艺术、节奏曲线、卡文处理）→ 读者运营（章评互动、本章说、读者数据看板、追读率分析）→ 调整与救书（数据扑街诊断、改大纲/换爽点/加节奏）→ 完本与变现（完本福利、IP 改编影视/动漫/游戏/有声/漫画）。(c) 工具栈 — 写作软件（壹写作、码字猫、橙瓜码字、墨者写作、汤圆/小黑屋专注码字、Scrivener、WPS/Word）、设定与大纲管理（壹写作设定卡、幕布/思维导图、Excel 人物关系表、世界观 wiki）、平台作家后台与数据（起点作家专区、晋江作者后台、番茄作家助手、追读/订阅/章评数据看板）、AI 辅助（豆包/Kimi/DeepSeek 辅助起名/扩写/查重/灵感、AI 写作工具争议）、查重与敏感词（写作软件内置敏感词检测、防抄袭查重）、灵感与素材（起点点娘/番茄/晋江榜单、龙的天空论坛、设定集/资料库）。(d) 知识正典 — 网文创作 canon 偏少且实践导向，散见于：平台官方写作指南（起点写作学院/晋江写作经验帖）、大神访谈与直播（作者本人谈创作）、网文写作教程书（《网络小说写作指南》类、编辑出的方法论）、网文研究学术（邵燕君《网络文学经典解读》、北大网络文学研究论坛、中国作协网络文学研究）、龙的天空/起点作家交流区的经验长帖、经典传统编剧/小说理论的借用（《故事》Robert McKee、《救猫咪》、《千面英雄》英雄之旅，但须辨明与网文连载工艺的差异）。(e) figures/流派 — 男频大神（唐家三少、天蚕土豆、辰东、我吃西红柿、猫腻、烽火戏诸侯、爱潜水的乌贼、忘语/凡人流、会说话的肘子、爱吃西红柿等）、女频大神（晋江系如 priest、墨香铜臭、藤萍、Twentine、尾鱼、丁墨等，须注意女频一手访谈相对少）、编辑/写作导师/网文研究者（起点/晋江资深编辑、网文培训讲师、邵燕君等学者）、平台与产业观察。流派分歧：付费精品派 vs 免费走量派、爽文工业派 vs 文青慢热派、男频战力体系派 vs 女频情感关系派、套路复用派 vs 反套路创新派。(f) 行业话术/黑话 — 黄金三章 / 开局 / 金手指 / 爽点 / 爽文 / 装逼打脸 / 扮猪吃虎 / 期待感 / 代入感 / 龙傲天 / 玛丽苏 / 杰克苏 / 系统流 / 无限流 / 凡人流 / 种田文 / 穿越 / 重生 / 快穿 / 无敌流 / 升级流 / 后宫 / 单女主 / 群像 / 主角光环 / 世界观 / 设定 / 战力体系 / 力量体系 / 大纲 / 细纲 / 卷纲 / 主线 / 支线 / 伏笔 / 断章 / 卡文 / 太监（弃坑）/ 存稿 / 日更 / 万更 / 码字 / 手速 / 追读 / 追订 / 订阅 / 均订 / 首订 / 全勤 / 月票 / 推荐票 / 打赏 / 盟主 / 收藏 / 上架 / 签约 / 入V / 三江 / 强推 / 上强推 / 扑街 / 仆街 / 数据 / 本章说 / 章评 / 水字数 / 注水 / 毒点 / 爽点密度 / 节奏 / 钩子 / 反转 / 高潮 / 番茄 / 七猫 / 起点 / 晋江 / 飞卢 / 男频 / 女频 / 频道 / IP / 改编 / 网大 / 有声 / 漫改 / 精品 / 老白（老读者）/ 小白文 / 大神 / 萌新作者 / 太监了 / 切书 / 完本 / 番外。(g) 争议/批判 — 「数据/榜单驱动 vs 文学性」（追读率绑架创作、爽文工业糖精化、注水水字数）、「套路化 vs 原创」（流派套路复用是高效还是同质化）、「免费阅读模式对生态的冲击」（番茄/七猫买断+流量分成压低作者收入、走量伤害精品）、「AI 写作工具」（AI 辅助 vs AI 代写、平台对 AI 文的态度、查重与版权）、「抄袭/融梗」（融梗与抄袭边界、调色盘、晋江抄袭风波）、「作者权益与平台」（合同霸王条款、买断 vs 分成、断更违约）、「幸存者偏差」（极少数大神年入千万 vs 绝大多数作者月入几百/扑街/太监，暴富叙事掩盖底层困境）、「快餐化与精品化」（短篇/微短剧化 vs 长线养书）。(h) 大量隐性创作直觉/手艺 + 软技能（爽点设计与节奏感、断章艺术、代入感营造、金手指与成长曲线设计、读者数据解读与救书、码字速度与存稿纪律、抗压与反扑街心态、卡文处理、长线连载的体力与心理耐力、对榜单与流派趋势的嗅觉）是高 tacit、难言传、靠连载实战 + 数据反馈 + 扑街交学费积累的核心。水分较高（大量「网文写作速成班/包月入过万」培训割韭菜、幸存者偏差严重、二手转述与营销号），须强 source 过滤：优先 figure 本人长访谈/直播/作者的话 + 平台官方写作指南 + 网文学术研究 > 二手转述 > 培训机构软文；严防把「写作速成班」「保底月入过万」当知识来源。不含: 传统纯文学/严肃文学创作、纸质出版社流程、影视编剧/剧本创作（借用其叙事理论但工艺不同，重点辨明差异）、剧本杀/互动小说、海外英文原创网文 Royal Road/Wattpad（可少量对比但不深覆盖）、漫画/动画分镜脚本、自媒体/短视频文案。) Master OS — automated mastery of 网文写作 (Chinese Web Novel Writing) — 中国网络文学的「连载长篇商业小说创作工艺」认知操作系统：从「定方向（频道/流派/题材）→ 立意与金手指设计 → 大纲与人物设定 → 开局黄金三章 → 日更连载与节奏控制（爽点/期待感/钩子/断章）→ 读者数据反馈与调整 → 完本与 IP 改编」的完整创作-连载-变现决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **读者数据驱动/即时反馈（追读率、订阅、追订、月票、收藏、章评、卡点数据）⇄ 作者表达/文学性（个人审美、慢热、留白、文笔）**；**爽文/套路化/工业糖精（爽点密度、装逼打脸、金手指、无敌流、爽感经济）⇄ 慢热/反套路/精品化（铺垫、群像、立意、文青向）**；**男频（玄幻/仙侠/都市/历史/科幻/游戏/系统流/无限流/凡人流，起点/番茄系，重设定与战力体系）⇄ 女频（古言/现言/穿越/重生/宫斗/种田/快穿/无限流/言情，晋江系，重情感与关系/人设）**；**付费订阅模式（起点/晋江，千字几分订阅+全勤+打赏+月票，养老书/精品）⇄ 免费阅读模式（番茄/七猫，平台买断/流量分成，强开局强爽点强节奏，走量）**；**长线连载/养书（百万字+、慢节奏铺世界观）⇄ 强开局/快节奏（黄金三章定生死、前一万字留人）**；**个人风格/品牌作者（大神、IP、粉丝向）⇄ 工业化/编辑导向（迎合榜单/编辑改稿/数据调优/AI 辅助）**。(b) 核心工作流 / pipeline（最标准、最易蒸高质量 + CLI 化）— 通用链：选频道与流派（看平台榜单/读者画像/自身擅长）→ 立意与核心设定（金手指/世界观/主线冲突）→ 人物与关系设计（主角金手指与成长弧、反派、配角、cp）→ 大纲（主线+支线+卷纲+细纲）→ 黄金三章/开局（代入感、爽点前置、悬念钩子、信息密度）→ 签约与上架（编辑沟通、签约合同、上架节奏）→ 日更连载（码字速度、存稿、断章艺术、节奏曲线、卡文处理）→ 读者运营（章评互动、本章说、读者数据看板、追读率分析）→ 调整与救书（数据扑街诊断、改大纲/换爽点/加节奏）→ 完本与变现（完本福利、IP 改编影视/动漫/游戏/有声/漫画）。(c) 工具栈 — 写作软件（壹写作、码字猫、橙瓜码字、墨者写作、汤圆/小黑屋专注码字、Scrivener、WPS/Word）、设定与大纲管理（壹写作设定卡、幕布/思维导图、Excel 人物关系表、世界观 wiki）、平台作家后台与数据（起点作家专区、晋

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量化交易 (量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择性披露，这是本行诚实边界的核心）；**中国市场的制度约束 ⇄ 教科书假设**（T+1、涨跌停、融券与做空成本、股指期货基差与贴水、行业与市值中性化的实际口径、指数增强与市场中性产品的收益来源，以及监管对程序化交易与高频交易的报告与差异化收费要求，让直接照搬美股论文的做法在 A 股经常失效）；**模型信心 ⇄ 制度与市场结构变化**（策略衰减、结构性断点、极端行情下相关性同时上升、去杠杆踩踏，这些不是尾部意外而是本行的常态风险）。(b) 工具栈 —— 数据（行情与基本面的时点数据 point-in-time、复权口径、停牌与退市处理、财报修订、指数成分历史、期货主力连续合约的拼接方式、期权链与波动率曲面数据；供应商与开源社区两条路线）、研究框架（向量化回测与事件驱动回测的取舍、因子检验与分层回测、组合优化与风险模型、机器学习工具链与交叉验证的时间序列改造）、执行与交易接口（券商与期货柜台接口、模拟盘、订单类型与算法委托、成交回报与对账）、基础设施（时序数据库与列式存储、行情落地、任务编排、实验记录与版本管理）、以及最被低估的东西：一份写清楚假设与失效条件的策略说明书、一套不会自欺的回测规范、一张归因表 —— 选型的真正分岔从来不是功能清单，而是『你的策略是靠信号质量赢，还是靠执行与成本赢』。(c) 心智模型层 —— 收益必须先有来源（风险补偿、行为偏差、结构性约束或提供流动性）；样本外只有一次，用完就没了；毛收益是观点，净收益才是事实；规模是策略的敌人；相关性在你最需要分散的时候上升；回测里每多试一次，显著性就贬值一次；活下来比赢一次重要，所以先定风险预算再谈收益。(d) 工作流 —— 想法与假设成文、数据准备与清洗、单因子与信号检验、组合构建与风险约束、交易成本与容量估计、样本外与滚动前推验证、纸上交易与小仓位实盘、上线监控与风控阈值、业绩归因与衰减检测、策略退役与复盘、极端行情与事故处置、多策略配置与资金分配。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次可信的回测与一次合格的策略上线）、反模式（外行与新手最容易犯的错：只看年化与最大回撤、参数寻优后的曲线拟合、忽略成本与容量、用未来数据、拿主力连续合约当真实可交易序列、把杠杆当收益来源、爆仓后归因于黑天鹅）、智识谱系（学术因子与资产定价派、系统化 CTA 与趋势跟踪派、金融机器学习派、市场微观结构与执行派、期权与波动率交易派、风险管理与尾部批评派、中国私募的指数增强与市场中性实践派）。) Master OS — automated mastery of 量化交易 (Quantitative Trading) — 面向股票、期货与期权二级市场的系统化交易者（私募/自营/公募量化研究员、CTA 交易员、有工程能力的个人系统化交易者）的『把一个交易想法，变成一个在真钱上还站得住的策略』的判断体系；不是加密与链上交易（那是 crypto-onchain-trading 的范围），不是个人长期资产配置与理财（personal-investing），不是卖方投行的并购与承销（investment-banking-mna），也不是主观基本面选股与券商 IT 系统开发。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行的核心世界观分歧：**经济学解释先行 ⇄ 数据里挖出来就行**（一派要求任何超额收益背后先有风险补偿或行为偏差的故事，否则视为噪音；另一派认为解释是事后编的，只信严格的样本外与实盘，机器学习派把这条推到极致，两派对同一个因子会给出完全相反的判断）；**横截面选股 ⇄ 时序趋势跟踪**（选股要在同一时点比较一篮子标的的相对好坏、假设均值回复与相对定价，CTA 趋势在单一品种的时间序列上假设动量延续，两者的研究方法、回测口径、风险来源和亏损形态几乎不重叠，却常被外行混为一谈）；**样本内的漂亮曲线 ⇄ 多重检验之后还剩什么**（因子动物园与可复制性危机是本行最重要的一次集体自省：显著性门槛该抬多高、发表后收益衰减多少、大量已发表因子在严格复制下失效，以及回测过拟合的概率如何度量）；**回测至上 ⇄ 只信实盘**（回测是唯一能低成本证伪的工具，也是最容易骗自己的工具：前视偏差、幸存者偏差、时点数据缺失、参数寻优、重复使用同一份历史数据；于是有人把纸上交易与小仓位实盘当成唯一可信的检验）；**alpha ⇄ 容量与成本**（一个策略的规模是它自己的敌人：冲击成本随规模上升、换手越高越吃成本、拥挤度让同类策略在回撤时同时踩踏；毛收益漂亮而净收益为负是新手最常见的死法）；**风险预算 ⇄ 收益最大化**（波动率目标、凯利与部分凯利、风险平价、回撤止损、杠杆与尾部，这一层的分歧决定了同一个信号在不同人手里是稳健产品还是爆仓故事）；**高频做市 ⇄ 中低频统计套利与基本面量化**（延迟、撮合机制、报单结构与硬件是一套技能树，因子构建、组合优化与风险模型是另一套，混谈两者是外行破绽之一）；**学术公开 ⇄ 业界闭源**（真正在赚钱的策略通常不发表，公开材料存在系统性的幸存者偏差与选择性披露，这是本行诚实边界的核心）；**中国市场的制度约束 ⇄ 教科书假设**（T+1、涨跌停、融券与做空成本、股指期货基差与贴水、行业与市值中性化的实际口径、指数增强与市场中性产品的收益来源，以及监管对程序化交易与高频交易的报告与差异化收费要求，让直接照搬美股论文的做法在 A 股经常失效）；**模型信心 ⇄ 制度与市场结构变化**（策略衰减、结构性断点、极端行情下相关性同时上升、去杠杆踩踏，这些不是尾部意外而是本行的常态风险）。(b) 工具栈 —— 数据（行情与基本面的时点数据 point-in-time、复权口径、停牌与退市处理、财报修订、指数成分历史、期货主力连续合约的拼接方式、期权链与波动率曲面数据；供应商与开源社区两条路线）、研究框架（向量化回测与事件驱动回测的取舍、因子检验与分层回测、组合优化与风险模型、机器学习工具链与交叉验证的时间序列改造）、执行与交易接口（券商与期货柜台接口、模拟盘、订单类型与算法委托、成交回报与对账）、基础设施（时序数据库与列式存储、行情落地、任务编排、实验记录与版本管理）、以及最被低估的东西：一份写清楚假设与失效条件的策略说明书、一套不会自欺的回测规范、一张归因表 —— 选型的真正分岔从来不是功能清单，而是『你的策略是靠信号质量赢，还是靠执行与成本赢』。(c) 心智模型层 —— 收益必须先有来源（风险补偿、行为偏差、结构性约束或提供流动性）；样本外只有一次，用完就没了；毛收益是观点，净收益才是事实；规模是策略的敌人；相关性在你最需要分散的时候上升；回测里每多试一次，显著性就贬值一次；活下来比赢一次重要，所以先定风险预算再谈收益。(d) 工作流 —— 想法与假设成文、数据准备与清洗、单因子与信号检验、组合构建与风险约束、交易成本与容量估计、样本外与滚动前推验证、纸上交易与小仓位实盘、上线监控与风控阈值、业绩归因与衰减检测、策略退役与复盘、极端行情与事故处置、多策略配置与资金分配。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次可信的回测与一次合格的策略上线）、反模式（外行与新手最容易犯的错：只看年化与最大回撤、参数寻优

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谈判与议价 (谈判与议价 (Negotiation & Bargaining) — 面向要亲自坐上谈判桌的从业者（销售、采购、创业者、法务与商务、HR、投融资、以及为自己谈薪谈房谈合同的个人）的『把一次利益分歧，谈成一个双方都愿意签、签完还愿意执行的结果』的判断体系；不是某一个行业的成交话术合集，也不是博弈论课程，更不是把心理学包装成读心术的培训话术。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行最深的世界观分歧：**创造价值 ⇄ 攫取价值**（同一场谈判里，把饼做大和把饼切走用的是相反的动作：做大要交换信息、暴露优先级，切走要隐藏底线、制造稀缺；哈佛原则式谈判一派主张先做大再切，实战议价派认为在多数一次性交易里做大只是让步的遮羞布，这条张力叫谈判者困境，是整个学科的中心问题）；**原则式谈判 ⇄ 战术共情**（Getting to Yes 主张对事不对人、按客观标准而非意志力定输赢；Chris Voss 从人质谈判带出的路线针锋相对，书名 Never Split the Difference 直接反对折中，主张先用标签与校准问题把对方的情绪与安全感处理掉再谈条件，并公开批评双赢框架让谈判者被真正强硬的对手吃掉；两派对同一个动作——比如要不要说出你的底线——给出相反指令）；**关系先行 ⇄ 条款先行**（中文语境里做生意常常先建立关系、找中间人引荐、酒桌上定调、合同只是关系的书面确认，人情与面子既是润滑剂也是隐性负债；跨国与合规语境里条款先行、把一切写进合同，两种作业习惯在同一张桌上相遇时的误读，是中外商务谈判失败最常见的原因之一；学术上关系到底是效率替代品还是寻租温床，证据本身就是对立的，且反腐与合规收紧之后酒桌路径的风险显著上升）；**先出价 ⇄ 后出价**（实验研究普遍支持先出价能形成锚定优势，但在信息高度不对称的真实交易里，先出价可能暴露自己远低于对方预期，实务派与研究派对这条给出的条件不同）；**BATNA 是地基 ⇄ BATNA 被高估**（最佳替代方案是原则式谈判的支点，没有替代方案就没有说不的能力；反对者指出过度盯着替代方案会把谈判做成线性比价，且强替代方案在长期关系里会损害对方的信任）；**情绪是噪音 ⇄ 情绪是议题**（早期理性决策路线要求把人和问题分开，后来的研究把情绪重新请回桌上：愤怒有时确实能提取让步，代价是长期关系与对方的报复动机，实验证据两个方向都有）；**谈判是技能 ⇄ 谈判是性格**（培训产业的立身之本是可训练，而研究显示某些结果差异与性别、地位与社会代价强相关：女性主动发起薪酬谈判在部分情境会被惩罚，这不是话术能解决的结构问题，近年多地薪酬区间披露立法正在改变这条起点）；**诚实边界在哪**（虚构竞标者、夸大授权上限、拖延签约制造紧迫，这些在培训里被当技巧、在法律上可能构成欺诈性陈述，法域不同边界不同）。(b) 工具栈 —— 这一行最重要的工具是纸笔：议题清单与优先级打分表、替代方案与保留价的估算表、可交换筹码矩阵、同时抛出的多个等值报价、让步阶梯与理由库、授权与升级路径表、复盘表；软件侧则是合同全生命周期管理与条款库（Ironclad、DocuSign、Juro、LinkSquares，中国侧法大大、e签宝）、采购电子寻源与反向拍卖（SAP Ariba、Coupa、Keelvar，以及已在大企业跑通的自动化议价机器人 Pactum）、销售侧的折扣审批矩阵与 deal desk、薪酬与职级数据（Levels.fyi、Mercer、Radford 以及各地薪酬透明披露）、可比交易与市场价数据、调解与仲裁机构（CIETAC、SIAC、香港 HKIAC）、以及正在快速变化的大模型陪练与合同审查；选型的真正分岔从来不是功能表，而是『这场谈判赢在信息、赢在替代方案，还是赢在流程设计』。(c) 心智模型层 —— 结果在坐上桌之前就决定了大半；谈的是利益不是立场；议价区间是估计出来的不是给定的；让步是信息不是善意；说不出口的常常是面子与安全感而不是价格；代表别人谈判的人激励与授权跟本人不同；一次性交易与长期关系的最优打法不同而多数人搞错了自己在玩哪一种。(d) 工作流 —— 立项与利益相关方梳理、准备与对手画像、替代方案与保留价、议题打分与打包设计、开场与锚定、探询与试探性提议、让步管理、僵局与第三方介入、收口与防止反悔加码、合同化与争议解决条款、复盘与关系维护，以及薪资谈判、采购年度框架议价、并购价格与条款、多方与联盟、跨文化与远程邮件谈判这些特化路径。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次好的谈判：不是拿到最低价，而是可执行、可复盘、不透支关系）、反模式（外行最容易犯的错：不准备就上桌、把立场当利益、单方面让步买好感、把折中当公平、拿假竞标者施压、口头承诺不落纸、赢了条款输了执行）、智识谱系（哈佛谈判项目与原则式谈判、行为决策与实验社会心理学派、危机谈判与战术共情派、谈判分析与博弈论派、销售采购的实战议价培训派、争议解决与调解派、跨文化谈判派、中文语境的关系与人情派）。) Master OS — automated mastery of 谈判与议价 (Negotiation & Bargaining) — 面向要亲自坐上谈判桌的从业者（销售、采购、创业者、法务与商务、HR、投融资、以及为自己谈薪谈房谈合同的个人）的『把一次利益分歧，谈成一个双方都愿意签、签完还愿意执行的结果』的判断体系；不是某一个行业的成交话术合集，也不是博弈论课程，更不是把心理学包装成读心术的培训话术。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行最深的世界观分歧：**创造价值 ⇄ 攫取价值**（同一场谈判里，把饼做大和把饼切走用的是相反的动作：做大要交换信息、暴露优先级，切走要隐藏底线、制造稀缺；哈佛原则式谈判一派主张先做大再切，实战议价派认为在多数一次性交易里做大只是让步的遮羞布，这条张力叫谈判者困境，是整个学科的中心问题）；**原则式谈判 ⇄ 战术共情**（Getting to Yes 主张对事不对人、按客观标准而非意志力定输赢；Chris Voss 从人质谈判带出的路线针锋相对，书名 Never Split the Difference 直接反对折中，主张先用标签与校准问题把对方的情绪与安全感处理掉再谈条件，并公开批评双赢框架让谈判者被真正强硬的对手吃掉；两派对同一个动作——比如要不要说出你的底线——给出相反指令）；**关系先行 ⇄ 条款先行**（中文语境里做生意常常先建立关系、找中间人引荐、酒桌上定调、合同只是关系的书面确认，人情与面子既是润滑剂也是隐性负债；跨国与合规语境里条款先行、把一切写进合同，两种作业习惯在同一张桌上相遇时的误读，是中外商务谈判失败最常见的原因之一；学术上关系到底是效率替代品还是寻租温床，证据本身就是对立的，且反腐与合规收紧之后酒桌路径的风险显著上升）；**先出价 ⇄ 后出价**（实验研究普遍支持先出价能形成锚定优势，但在信息高度不对称的真实交易里，先出价可能暴露自己远低于对方预期，实务派与研究派对这条给出的条件不同）；**BATNA 是地基 ⇄ BATNA 被高估**（最佳替代方案是原则式谈判的支点，没有替代方案就没有说不的能力；反对者指出过度盯着替代方案会把谈判做成线性比价，且强替代方案在长期关系里会损害对方的信任）；**情绪是噪音 ⇄ 情绪是议题**（早期理性决策路线要求把人和问题分开，后来的研究把情绪重新请回桌上：愤怒有时确实能提取让步，代价是长期关系与对方的报复动机，实验证据两个方向都有）；**谈判是技能 ⇄ 谈判是性格**（培训产业的立身之本是可训练，而研究显示某些结果差异与性别、地位与社会代价强相关：女性主动发起薪酬谈判在部分情境会被惩罚，这不是话术能解决的结构问题，近年多地薪酬区间披露立法正在改变这条起点）；**诚实边界在哪**（虚构竞标者、夸大授权上限、拖延签约制造紧迫，这些在培训里被当技巧、在法律上可能构成欺诈性陈述，法域不同边界不同）。(b) 工具栈 —— 这一行最重要的工具是纸笔：议题清单与优先级打分表、替代方案与保留价的估算表、可交换筹码矩阵、同时抛出的多个等值报价、让步阶梯与理由库、授权与升级路径表、复盘表；软件侧则是合同全生命周期管理与条款库（Ironclad、DocuSign、Juro、LinkSquares，中国侧法大大、e签宝）、采购电子寻源与反向拍卖（SAP Ariba、Coupa、Keelvar，以及已在大企业跑通的自动化议价机器人 Pactum）、销售侧的折扣审批矩阵与 deal desk、薪酬与职级数据（Levels.fyi、Mercer、Radford 以及各地薪酬透明披露）、可比交易与市场价数据、调解与仲裁机构（CIETAC、SIAC、香港 HKIAC）、以及正在快速变化的大模型陪练与合同审查；选型的真正分岔从来不是功能表，而是『这场谈判赢在信息、赢在替代方案，还是赢在流程设计』。(c) 心智模型层 —— 结果在坐上桌之前就决定了大半；谈的是利益不是立场；议价区间是估计出来的不是给定的；让步是信息不是善意；说不出口的常常是面子与安全感而不是价格；代表别人谈判的人激励与授权跟本人不同；一次性交易与长期关系的最优打法不同而多数人搞错了自己在玩哪一种。(d) 工作流 —— 立项与利益相关方梳理、准备与对手画像、替代方案与保留价、议题打分与打包设计、开场与锚定、探询与试探性提议、让步管理、僵局与第三方介入、收口与防止反悔加码、合同化与争议解决条款、复盘与关系维护，以及薪资谈判、采购年度框架议价、并购价格与条款、多方与联盟、跨文化与远程邮件谈判这些特化路径。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次

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选择多工作流编排模式时使用。适用于跨工作流协同任务、决定任务串行/并行/动态规划。优先使用 Microsoft Azure 的四种 Agent 编排模式（顺序/并发/交接/动态）。

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Git 工作流专家。规范化版本控制，确保提交历史清晰可追溯。支持 Conventional Commits 规范、Pull Request 最佳实践、分支管理策略和自动化工作流。

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SEO 内容营销团队编排与工作流管理工具。提供完整的 5 阶段 SOP、团队协作机制、 成员调度规范和最终报告整合标准。 触发词：团队编排、工作流管理、SOP、任务调度、内容发布、团队协作

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前端 UED 开发工作流——数据先行、分步实施、迭代精化。当你需要设计或修改前端页面、组件、交互流程时使用此 skill，包括新页面开发、现有页面重构、可视化图表、Bug 调试、交互优化。即使用户只是说'改一下首页'或'这个图显示不对'，也应参考此工作流。覆盖 Vue / React / Svelte 等主流前端框架。

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Simple Admin 完整开发工作流指导技能,涵盖从 Ent Schema 定义到 RPC 服务、API 网关、前端页面的全链路开发。当用户进行以下操作时使用此技能:(1) 开发新功能、新增字段、修改数据模型,(2) 创建或修改微服务的任何环节(Ent/RPC/API/前端),(3) 进行 CRUD 开发、接口开发、页面开发,(4) 需要使用 m-goctls 工具生成代码,(5) 在 Simple Admin 项目中进行任何开发工作。此技能提供完整的工作流指导,包括命令使用、文件修改规则、常见问题排查等。

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在 Claude Code / OpenClaw / Cursor 中直接运行 agency-orchestrator YAML 工作流——无需 API key，使用当前会话的 LLM 作为执行引擎。当用户提供 .yaml 工作流文件或要求多角色协作完成任务时触发。

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用于生成或编辑图表、图形资产、海报、UI 样机、产品图、信息图、学术图、漫画、头像、分镜、品牌板或图像编辑工作流，尤其是导出 PNG 需要视觉质检和有限自动修复时。文字密集图表优先使用确定性的 Mermaid/SVG/HTML/canvas 源；浏览器可打开的技术图优先使用 HTML technical diagrams，覆盖系统蓝图、架构图、部署拓扑、Agent runtime、memory flow、before-after architecture、流程、序列、数据流、生命周期、runbook、PII/数据血缘和状态机；不要用于不涉及生成图像的普通 UI 打磨。中文触发词包括 图片生成、图像编辑、图表生成、架构图、系统蓝图、部署拓扑、Agent runtime、memory flow、before-after architecture、工作流图、数据流、生命周期图、状态机、ER 图、UML、序列图、海报、UI 样机、产品图、信息图、学术图、漫画、头像、分镜、品牌板、PNG 自检、自动修复。

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查看 cheat-on-content 内容校准工作流的状态、rubric、待复盘与选题池。仅在明确提到该内容工作流或其状态文件时使用；不处理代码构建、项目进度或通用“状态”查询。

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