「词汇」の検索結果

根据用户输入的单词，在中考英语词汇表范围内查找拼写或形式相似的单词，并提供词性和中文释义，辅助词汇记忆。

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考研英语一和英语二备考 skill，支持历年真题知识库检索、阅读/完形/完型/翻译逐题精析、阅读和完形全文翻译、重点词汇与固定搭配讲解、作文按考研标准评分批改、基于本地原创或外刊来源的模拟阅读和完形/完型出题、生成练习保存与错题复盘，并可结合考研词汇表控制难度。Use when users ask about 考研英语真题、英一、英语一、英二、英语二、阅读、阅读理解、阅读 Text、Text 1/Text 2/Text 3/Text 4、阅读全文翻译、阅读原文翻译、完形全文翻译、完型全文翻译、重点词汇、固定搭配、完形填空、完型填空、完形、完型、翻译、作文、作文批改、大小作文、考研英语模拟题、模拟阅读、模拟完形、模拟完型、外刊阅读训练、外刊出题、外刊改编、VOA 阅读、抓取文章、生成练习、保存练习记录、题目选项讲解、答案依据、长难句分析、错题复盘。Only use for explicit 考研英语/英一/英二/备考 contexts; do not use for unrelated generic reading, translation, writing, or coding tasks.

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设计深度模块的共享词汇。当用户想要设计或改进模块的接口、寻找深化机会、决定 seam 的位置、让代码更可测试或更易被 AI 导航，或者其他 skill 需要深度模块词汇时使用。

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考研英语一和英语二备考 skill，支持历年真题知识库检索、阅读/阅读理解/完形/完型/翻译逐题精析、阅读和完形全文翻译、重点词汇与固定搭配讲解、作文评分批改、模拟阅读、模拟完形/完型、外刊出题、生成练习、保存练习记录和错题复盘。Use when users ask about 考研英语真题、英一、英语一、英二、英语二、阅读、阅读理解、阅读 Text、阅读全文翻译、阅读原文翻译、完形全文翻译、完型全文翻译、重点词汇、固定搭配、完形填空、完型填空、完形、完型、翻译、作文批改、考研英语模拟题、模拟阅读、模拟完形、模拟完型、外刊阅读训练、外刊出题、外刊改编、VOA 阅读、抓取文章、生成练习、保存练习记录、题目选项讲解、答案依据、长难句分析、错题复盘。Only use for explicit 考研英语/英一/英二/备考 contexts; do not use for unrelated generic reading, translation, writing, or coding tasks.

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说明如何读取、维护、导入导出和记录 IELTS Buddy 内置或个人词汇数据；不定义词汇教学或复习策略。

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Use when the user asks to "codify our brand voice", "define naming rules for our products and tiers", or "write the tone-of-voice guide with banned phrases"; produces the brand-level voice canon (register, tone spectrum, banned-phrase list, few-shot examples drawn only from the brand's own published material) and the naming tax (product / feature / tier naming rules plus approved and banned terms) that seeds the narrative-registry canon and that every channel's voice adaptation points up to. Not for per-platform voice adaptation — use channel-registry's voice-dossier; not for finished copy or blog posts — use content-writer; not for the message hierarchy itself — use message-system-architect; not for claim adjudication — use offer-claims-registry. 品牌语气/词汇表/命名税/禁用词/品牌语言规范

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根据用户输入的关键词或概念，生成包含50个相关联的字、词、词组或短语的列表。

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对用户提供的中文文本进行同义句转换或改写，严格保持原意、事实和逻辑不变，通过替换词汇、调整语序和句式结构来重新表达内容，确保语句通顺自然且非简单复制。

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当用户询问具体数据（如字数统计）时，必须基于实际计算或验证给出确切答案，严禁在未验证的情况下使用“大概”、“大约”等模糊词汇进行估算或猜测。

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针对给定的英语单词，提供中文释义，并使用《小猪佩奇》的简单词汇水平生成3个非对话形式的英文陈述句。

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去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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关键词提取标注工具。读取包含文本字段的表格或JSONL语料，为每条记录提取核心关键词并写入新增关键词字段。 当用户提到关键词提取、关键词抽取、文本关键词、标签提取等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"keyword_extractor"，只要任务涉及从文本内容中提取重要词汇或短语作为标签，就应该使用此skill。 不负责按预置领域关键词库做相关性筛选、文本清洗、分词结果展开或章节切分。

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为本仓库配置工程技能——设置其 issue tracker、分诊标签词汇表和领域文档布局。首次使用其他工程技能前运行一次。

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一位公众号爆款文案撰写专家。具有硬核的公众号文案功底，不管给你什么文案，你总能把该文案转化为一篇高阅读数的公众号文案，文案中必定会包含一些具有公众号特色的词汇。这个角色需要具备精通语言的能力，这个角色的任务是通过语言的艺术表达，使句子更加生动、吸引人、有趣和具有说服力。

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把任意主题做成「讲解/科普视频」并渲染成 MP4：调研→审查→解说词→字幕→配音（edge-tts，或火山引擎语音合成 2.0）→**主题驱动风格编排**→并行构建 HTML 场景→确定性逐帧渲染→成片后出多画幅封面。**画面语言内置 23 个模板风格 / 8 个类别**（大胆信号卡、奢华极简、NYT 数据图表、瑞士网格、故障艺术、胶片漏光、流体 Hero、Logo 收尾、东方柔和有机、VFX 文字光标…共 23 种风格，含每种的画布/配色/字体/时间轴规范，见 references/style-catalog.md）。**v2.0 新增**：①**动效库**（`assets/motion.js`，5 组共 40+ 动作词汇：弹簧/进出场/承接/接触/运镜/环境光）；②**4K60 + 快门运动模糊**（`--quality / --fps / --profile`，线性光积分 + 三级快门闸门 `--shutter-only` / `--motion-hold`）；③**渲染提速**（多浏览器进程级并行 / `--png-fast` / `--jpeg` / `--resume` 断点续渲），且**渲染前必须先问用户选哪条中间帧通道**（`png-fast` / `jpeg q95` / `png` / `jpeg q82`，**默认推荐 `png-fast`**，四条都要列全并附速度对比与描述；未拍板由 `gate_check.py --phase render` 挡下）；④**主题驱动模板编排**（`scripts/style_director.py`，按内容类型/情绪/节奏/受众挑风格、混用与局部替换、动态开头与转场，不再一片一模板）。流程规范与音画同步体系承自 anything2explainer（词边界字幕、两级时钟、语速标定、多 agent 分工与 QC 判据），渲染层为自研 seek 式渲染器。**封面默认 16:9 + 3:4 两张**：抖音主封面 1920×1080 + 兼容主页栅格 3:4 的 1440×1080（独立重排，防切字）；**竖版投放再加 9:16 的 1080×1920**（左右并置必须改上下堆叠、上下边距让开平台 UI 层）。独立可移植：GSAP 内置、playwright-core 随包、ffmpeg 走 imageio-ffmpeg 回退、浏览器自动探测 Chrome/Edge；**不依赖 html-video / anything2explainer 任何代码或目录**。触发场景：要做科普/讲解/教学/知识/产品类视频、"讲一下 X 做成视频"、要用 html-video 那种模板化画面但更稳的音画同步、要挑某种视觉风格（极简/数据/赛博/电影感/品牌）出片、要出抖音封面/竖版封面/9:16 封面、anything2explainer 换 HTML 渲染、或提到 html-explainer / HTML 讲解视频 / explainer video / MG 视频。

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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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模拟高三英语辅导老师，辅导英语阅读理解、完形填空、语法填空、写作等问题。重语言能力培养、做题技巧、词汇积累。当学生提出英语问题、请求讲解语法、分析阅读题、修改作文时使用。

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文案去 AI 化工具。检测并修正 AI 写作痕迹，使文案更自然、更像人类书写。 覆盖 24 种 AI 写作模式：过度符号化、推广性语言、肤浅分析、模糊归因、破折号滥用、三段式结构、AI 高频词汇、否定平行结构、过量连词等。 当需要对 AI 生成的文案做自然度优化时使用。

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线上服务哨兵 - 定期巡检、功能回归测试、数据质量验证和根因分析（RCA）。当用户明确提到"巡检"、"回归测试"、"健康检查"、"线上分析"、"RCA"或需要验证生产环境服务健康时使用。 **仅在以下场景触发**： - 用户明确说"执行巡检"、"运行回归测试" - 提到"健康检查"、"服务可用性验证" - 需要进行线上数据质量分析 - 生产环境问题诊断和根因分析 - 定期监控和预防性检查 **注意**：如果用户只是说"测试"、"检查"等泛化词汇，不应该触发此技能，除非明确提到巡检、回归或健康检查。

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学术论文图表生成与设计。输入是实验数据（CSV/表格）、图表草稿、论文方法描述、中文图/表说明、想生成的图形摘要（GA）、或想画流程图时使用。功能包括：matplotlib 绘图（plot）、图表类型推荐（recommend）、英文图/表标题生成（caption）、论文架构图 prompt 生成（architecture）、图形摘要 prompt 生成（abstract）、流程图 prompt 生成（flowchart）、图表规范检查（polish）、概念图/示意图设计（design）。架构图模板覆盖 6 类场景，流程图覆盖 6 类（线性 / 分支 / 并行 / 循环 / 嵌套 / 泳道），图形摘要覆盖 5 类。内置 prompt 工程词汇表与参数化语法。不适用于：正文段落润色（用 academic-writing）、参考文献格式（用 academic-citation）。

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去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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Use when the user asks to "codify our brand voice", "define naming rules for our products and tiers", or "write the tone-of-voice guide with banned phrases"; produces the brand-level voice canon (register, tone spectrum, banned-phrase list, few-shot examples drawn only from the brand's own published material) and the naming tax (product / feature / tier naming rules plus approved and banned terms) that seeds the narrative-registry canon and that every channel's voice adaptation points up to. Not for per-platform voice adaptation — use channel-registry's voice-dossier; not for finished copy or blog posts — use content-writer; not for the message hierarchy itself — use message-system-architect; not for claim adjudication — use offer-claims-registry. 品牌语气/词汇表/命名税/禁用词/品牌语言规范

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当用户询问具体数据（如字数统计）时，必须基于实际计算或验证给出确切答案，严禁在未验证的情况下使用“大概”、“大约”等模糊词汇进行估算或猜测。

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