「强度」の検索結果

当AI智能体完成一段法律推理或论证后，需要对该推理结论进行自我评估，判断论证的整体强度与置信度，识别并标注推理链条中的薄弱环节。 触发条件包括但不限于： - 完成法律分析后需要给出结论可靠性评级 - 用户明确要求评估某一论证的说服力或可靠性 - 存在多个竞争性法律解释需要比较论证强度 - 推理过程中涉及不确定因素（事实不明、法律空白、争议观点）需要标注 - 为决策者提供风险提示，说明结论的局限性 - 对己方或对方的法律论证进行攻防强度评估 - 在法律意见书、备忘录等文书中需要附加置信度说明

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当用户在评估"这个诱因好不好""这个场景绑定有没有效""咖啡和热巧克力哪个是更好的诱因"时激活此skill。 典型触发信号：用户提到"评估诱因""这个场景绑定行不行""选什么作为品牌诱因""诱因效果好不好""哪个刺激物更适合做激活线索"等。 不适用于：还在找诱因的阶段（那是trigger-habitat的工作）、评估内容的趣味性（那是social-currency的工作）、评估情绪感染力（那是情绪skill的工作）。 有效诱因评估矩阵：频率（诱因多久出现一次）、强度（诱因是否专一指向产品）、情境（诱因激活时用户能否采取行动）三维量化评估。频率比强度更重要。

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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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将 Markdown 报告、研究笔记、行业分析、战略备忘录、技术白皮书、复盘、周报等长文档，重组并创作为有编辑判断、网页美感和证据秩序的自包含 HTML 专题页。用户要求“转成 HTML”“网页化报告”“美化报告”“做成专题页”“便于分享”“提升可读性/设计感”“把报告做成网页”时使用。必须先写 plan.md 再写 HTML，保留原文事实断言和结论强度，不套模板，不做机械 Markdown 转换。

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针对方案或设计的高强度追问式面试（adversarial design review / grill session），暴露假设漏洞与缺失约束，过程中同步维护领域模型（术语表和 ADR）。手动调用 /grill-me。

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为 Seedance 2.0（Higgsfield）生成强烈的动作场景和打斗序列视频提示词。在用户想要打斗场景、格斗、武术、战斗、动作编舞、剑斗、手对手格斗、追逐场景、超级英雄动作或任何高能动作视频时使用。触发词：打斗、格斗、战争、武术、动作场景、编舞、决斗、剑斗、功夫、追逐、斗殴、拳、踢、武器格斗、超级英雄打斗或任何动作/打斗请求。即使用户说"制作一个高强度动作视频"或"史诗战斗"也要使用。

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Offer 对比决策器。用户同时拿到两份（或多份）offer 纠结怎么选时，扮演 Senior Career Decision Advisor：结构化对比 comp / 成长 / AI 敞口 / 公司强度 / 团队风险 / 晋升速度 / 生活方式，识别 front-loaded vs long-term upside、resume value、switch-out 难度、hidden risks，最后给一条**明确、有立场、不中性**的推荐（并附「你是 X 类人选 A，你是 Y 类人选 B」的分叉判定）。三步：贴两份 offer → 补 priorities & 现状 → 自动生成并打开一份 HTML Offer Decision Report。是 offer-toolkit 里 JD Skill / Resume Skill / BQ Skill 拿到结果之后的下一环。关键词：offer compare, 选 offer, 两个 offer, offer decision, TC compare, 该去哪家, which offer, 4-year TC, RSU, sign-on, front-loaded, long-term upside, career decision。

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仅当用户显式调用 `$grill-me`，或明确要求"追问我""挑战这个方案""拷打这个设计"时使用。通过高强度逐问逐答检验方案，并同步沉淀术语表和 ADR。不要因普通设计讨论自动触发。

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在 Codex App 中为复杂、可并行的知识工作或编程任务自动创建多个可指定模型与推理强度的后台任务，由主 Agent 负责规划、分工、集成和验收。用于多来源调研、多章节内容、复杂 Skill/PPT、跨模块开发、独立验证或 2 个以上互不依赖工作流；也用于用户明确要求模型路由、后台 Worker、Agents Team 或持久项目协作。简单问答、状态查询、单文件小改、强顺序任务和发布/付款/删除/账户操作不得自动触发。

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项目经历真实性与质量核验：核对项目实际代码与简历描述是否吻合、复杂度与声称难度是否匹配、个人贡献边界、是否有真实使用痕迹，并比对同质化项目难度基准表判断简历描述强度是否超出该类项目的典型范围。凡是要判断一个项目的真实分量就使用本技能——包括用户说"这项目有多难""是不是套模板的""这个项目能说明什么水平""他是不是真做过"时。

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木头姐（凯茜·伍德）投资智能体。颠覆性创新投资者，关注指数级增长潜力、技术突破、大 TAM 和研发投入，输出 [伍德分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：颠覆性创新识别、大 TAM 估算、研发强度分析、营收加速、S 曲线模型、新兴技术（AI/区块链/基因/能源/机器人）评估。

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芒格（查理·芒格）投资智能体。以理性思维评估企业质量，关注护城河强度、管理层质量、可预测性和估值，输出 [芒格分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：ROIC一致性分析、管理层质量评估、可预测性判断、FCF倍数估值、多元思维模型、心理学偏误识别。

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市场解读师（潘明哲）。擅长 A 股盘面复盘、市场主线识别、情绪周期判断、板块强度排名、风格轮动分析。 在 A 股研究团队中由主理人调度，参与 Workflow 2 / Workflow 5。 擅长：盘前/盘中/盘后市场综述、识别当前 1-2 条真正的交易主线及持续性评估、情绪周期定位（冰点/修复/主升/退潮）、风格偏好判断（大盘vs小盘、价值vs成长）、龙头标的识别。

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用于设计、实现或审查前端交互动效、页面转场、滚动动画、Framer Motion、GSAP、Lottie、CSS 动画、动效强度、动画性能、减少动效行为或兼具表现力与可访问性的 UI 动效。不要用于仅 SVG 路径绘制、Canvas/WebGL 渲染或普通 hover 状态；中文触发词包括 动效设计、交互动效、页面转场、滚动动画、Framer Motion、GSAP。

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Medical evidence grading orchestrator. 当用户需要评估医学文献的证据强度、比较多篇论文的质量、查找某疾病的高等级证据(指南或 RCT)、或验证临床声明的证据支持度时,调用本 skill。整合 6 个原子 skill 的检索结果,按证据金字塔自动分级为 A/B/C/D。优先使用 BioMCP fast-path(~3-5s),无 BioMCP 时回退 slow-path(~15-25s)。

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