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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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独立开发者与微型 SaaS — 单人或极小团队 (≤3 人) 构建可持续订阅收入的软件产品商业, 有别于自由职业/咨询、企业级 SaaS 和开源维护: (a) 产品发现与验证 (自己的痒 vs 市场优先 Nugent/Walling; 着陆页冒烟测试; 先接 Stripe 再写代码; JTBD 访谈适配独立开发者场景; Reddit/HN/X/社区痛点挖掘; Mom Test 验证框架; 公开构建作为验证机制); (b) 独立开发者技术架构 (无聊技术论 McKinley; 单体优先; serverless vs VPS 在 ≤$100/月预算下的取舍; Rails/Django/Laravel/Next.js 等框架的出货速度选型; 托管服务优先于自建; Supabase/PlanetScale/Neon 数据库即服务; Clerk/Auth0 认证即服务; Stripe/Paddle/LemonSqueezy 支付; Vercel/Fly.io/Railway 部署; AI 辅助编码 Cursor/Copilot 作为力量倍增器); (c) 无营销团队的分发与增长 (SEO 作为微型 SaaS 护城河; Product Hunt 发布; AppSumo 终身授权利弊; 冷邮件; Twitter/X 公开构建; IndieHackers 社区分发; 集成市场 Shopify/WordPress/Zapier/Slack 应用目录; 联盟计划; 一人内容营销); (d) 定价与变现 (SaaS 定价心理学; freemium vs 免费试用 vs 纯付费; 按席位 vs 按用量 vs 固定费率; 年付折扣; 老用户保价; 微型 SaaS 流失率控制; MRR/ARR/LTV/CAC 在微型规模的含义; $10K MRR 里程碑心理学); (e) 独立创始人心智模型与生活设计 (default alive vs default dead Graham; 拉面盈利 Levels; 生活方式生意 vs 增长生意的光谱; 独立开发者倦怠预防; 时间管理与上下文切换成本; 地理套利与远程优先; 一次构建反复销售的资产思维; 社区作为支持网络 IndieHackers/WIP/MicroConf); (f) 法务与运营基础 (公司注册地选择 LLC/Ltd/GmbH 税效; Stripe Atlas vs Firstbase vs 本地律师; 服务条款与隐私政策; GDPR/CCPA 低成本合规; 知识产权基础; 首次雇人的承包商 vs 员工选择; 独立开发者会计 SaaS — Xero/QuickBooks; 多辖区税务义务)。中国独立开发者生态: 出海作为主导策略 (从中国构建面向全球市场的产品以避开国内竞争/监管); 即刻/V2EX/少数派作为社区枢纽; 微信小程序作为替代分发; 小报童/爱发电作为中文市场变现; 人民币定价心理学; 支付宝/微信支付集成; ICP 备案要求; 中国区 App Store 审核差异; 独立开发者周刊。诚实处理: 生存偏差 (每一个 Pieter Levels 背后是数千个从未达到 $1K MRR 的人), AI 对微型 SaaS 生态位的颠覆 (wrapper 产品脆弱), 独自构建的孤独与心理健康成本, 公开构建的表演性质 vs 真正透明, AppSumo 终身授权上瘾毁坏单位经济, 样板代码销售的伦理边界。不含: 企业级 SaaS (不同 GTM/销售/融资模型), 不含: 自由职业/咨询 (用时间换钱非建资产), 不含: 开源维护 (不同可持续性模型), 不含: 风投支持的创业 (不同增长期望), 不含: 无代码/低代码平台构建 (相邻但不同受众), 不含: 内容创作作为主业。 (Independent Developer and Micro-SaaS — the craft of single-person or tiny-team (≤3 people) software product businesses that generate sustainable recurring revenue without venture capital, distinct from freelancing/consulting, enterprise SaaS, and open-source maintainership: (a) product discovery and validation (scratching your own itch vs market-first Nugent/Walling; landing page smoke tests; Stripe checkout before code; Jobs-to-Be-Done interview adapted to solo context; Reddit/HN/X/community pain-point mining; idea validation frameworks Fitzpatrick Mom Test; build-in-public as validation mechanism); (b) technical architecture for solo operators (boring technology thesis Mckinley; monolith-first; serverless vs VPS tradeoffs for ≤$100/mo infra; framework selection for shipping speed — Rails/Django/Laravel/Next.js/Remix/SvelteKit; managed services over self-hosted whenever possible; database-as-a-service Supabase/PlanetScale/Neon/Turso; auth-as-a-service Clerk/Auth0/Supabase Auth; payment integration Stripe/Paddle/LemonSqueezy; deployment Vercel/Fly.io/Railway/Render; monorepo vs polyrepo for solo; AI-assisted coding Cursor/Copilot as force multiplier); (c) distribution and growth without a marketing team (SEO as moat for micro-SaaS Ahrefs-style content marketing on 1-person budget; Product Hunt launches; AppSumo lifetime deals tradeoffs; cold email outreach; Twitter/X building in public; IndieHackers community distribution; integration marketplaces Shopify/WordPress/Zapier/Slack app directories as channels; affiliate programs; content marketing at scale-of-one); (d) pricing and monetization (SaaS pricing psychology Patel/Campbell; freemium vs free trial vs paid-only; per-seat vs usage-based vs flat-rate; annual discount strategies; grandfathering existing customers; churn reduction for micro-SaaS — Baremetrics/ProfitWell/ChartMogul analytics; MRR/ARR/LTV/CAC at micro scale; the $10K MRR milestone psychology); (e) solo founder mental model and lifestyle design (default alive vs default dead Graham; ramen profitability Levels; lifestyle business vs growth business spectrum; burnout prevention for solo operators — no team to delegate to; time management and context-switching costs; geographic arbitrage and remote-first; the 'build once sell twice' asset mindset; community as support network IndieHackers/WIP/MicroConf); (f) legal and operational basics (incorporation LLC/Ltd/Gm

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「学内業務で AI を使う前に『禁止／限定／推奨／開放』のどれに該当するか判定したい」 「既存の機密情報 3 段分類と業務場面を接続したい」 「部署ごとの AI 利用方針を体系化したい」 場面で使う横断スキル。

根据用户的视频需求(场景、时长、音频、语言、平台限制、预算、是否需要本地部署/角色一致性等),从 16 个主流 AI 视频模型(12 商业 + 4 开源)中推荐最匹配的 1-3 个,并解释为什么。覆盖商业:Seedance 2.0、HappyHorse 1.0、Kling 3.0、Sora 2、Veo 3.1、**Gemini Omni**(2026-05 新)、Runway Gen-4.5/Aleph、Pika 2.5、Hailuo 02、Hunyuan Video 1.5、Wan 2.7、即梦 AI;开源:LTX-Video 0.9.7、Mochi 1、CogVideoX 5B、Higgsfield Soul。用于"用哪个 AI 视频模型好"、"Sora 还是 Kling"、"国内有什么模型"、"哪个免费"、"哪个支持中文"、"哪个能编辑已有视频"、"哪个能本地部署"、"哪个角色一致性最强"等触发场景。

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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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在部署前为企业或受监管的 AI 智能体创建《智能体权限宪章》（Agent Authority Charter）。当用户需要界定 AI 智能体被允许做什么、谁向其授予了权限、哪些行动被允许或禁止、何时需要人工批准、必须保留哪些证据，以及智能体如何被暂停、撤销或升级时，使用本技能。

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LlamaIndex 官方用户文档离线知识库，用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题，也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow 或相关集成用法时使用；纯源码贡献、内部实现审查或与 LlamaIndex 无关的通用 AI 问题不使用。

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AI基础设施实战——从GPU集群调度到模型推理部署的全栈实操指南。覆盖：昇腾/GPU统一调度、PyTorch分布式训练、vLLM推理部署、模型量化实战、LLMOps、GPU故障诊断、HuggingFace生态、MLOps流水线。触发词：AI基础设施、GPU、昇腾、训练、推理、vLLM、PyTorch分布式、模型部署、LLMOps、MLOps、集群调度、HuggingFace

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网页设计与部署。生成精美的单页 HTML 网页（报告、落地页、数据可视化等），支持一键部署到 Cloudflare Pages。使用 Tailwind CSS + Chart.js + Font Awesome 技术栈。当用户要求制作网页、生成报告页面、创建落地页、数据可视化展示、部署网页到线上时使用。

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DevOps 与站点可靠性工程 (SRE) — 平台 / 基础设施 / 可靠性工程师的认知操作系统, 覆盖软件交付 + 运维全生命周期 (CI/CD 与发布工程 trunk-based + 渐进式发布 canary/blue-green/feature flag + GitOps Argo CD/Flux / 基础设施即代码 Terraform/OpenTofu/Pulumi/Ansible + policy-as-code OPA / 容器与编排 Docker/Kubernetes + Helm/Kustomize + service mesh Istio/Linkerd / 可观测性 Prometheus + Loki + OpenTelemetry + Honeycomb + eBPF + RED/USE / SLO-SLI-error budget 与可靠性工程 Google SRE 学科 + 容量规划 + 优雅降级 / 事件管理与 on-call 事件指挥 + PagerDuty + runbook + 无指责复盘 + MTTR / 云平台与 FinOps AWS/GCP/Azure + 成本优化 + 弹性伸缩 / 平台工程与开发者体验 IDP + Backstage + golden path + Team Topologies / DevSecOps 与供应链安全 shift-left + SBOM + SLSA + sigstore + Vault / 韧性与混沌工程 fault injection + game day + 安全科学 / DORA 指标与工程效能 部署频率 + 变更前置时间 + 变更失败率 + Accelerate 研究 / 数据库与有状态运维 schema 迁移 + 备份容灾) — 不含 通用应用开发 / 纯云销售认证速成 / 'DevOps = 跑 Jenkins 的岗位' 窄化误解 / ITIL 工单文化传统运维 (旧范式仅做边界) / 把手工运维 ClickOps 当稳态 (是 toil, 本 skill 核心反模式) (DevOps & Site Reliability Engineering — the cognitive operating system of platform / infrastructure / reliability practitioners who own the full software delivery + operational lifecycle, covering (a) CI/CD & release engineering (build pipelines, trunk-based development, progressive delivery — canary / blue-green / feature flags, GitOps with Argo CD / Flux), (b) Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Pulumi, CloudFormation, Ansible, Crossplane — module design, state management, drift, policy-as-code OPA / Sentinel / Checkov), (c) containers & orchestration (Docker / OCI, Kubernetes — scheduling, networking CNI, storage CSI, operators / CRDs, Helm / Kustomize, service mesh Istio / Linkerd), (d) observability (the three pillars + beyond — metrics Prometheus / VictoriaMetrics, logs Loki / ELK, traces OpenTelemetry / Jaeger / Tempo, high-cardinality observability Honeycomb, eBPF, RED / USE methods, SLO-based alerting), (e) SLO / SLI / error budgets & reliability engineering (Google SRE discipline — service level objectives, error budget policy, toil budgets, capacity planning, load shedding, graceful degradation), (f) incident management & on-call (incident command, PagerDuty / Opsgenie, runbooks, blameless postmortems, MTTR / MTTD, error budget burn), (g) cloud platforms & FinOps (AWS / GCP / Azure well-architected, multi-region, cost optimization, autoscaling), (h) platform engineering & developer experience (internal developer platforms, Backstage, golden paths, self-service, Team Topologies), (i) DevSecOps & supply-chain security (shift-left, SAST / DAST, SBOM, SLSA, sigstore / cosign, secrets management Vault), (j) resilience & chaos engineering (chaos experiments, fault injection, game days, resilience engineering / safety science), (k) DORA metrics & engineering effectiveness (deployment frequency, lead time, change failure rate, MTTR, the Accelerate research), (l) databases & stateful operations (schema migrations, backups / DR, replication); NOT generic software development / app feature coding (是 平行学科, DevOps/SRE 关注 delivery + operability 不是 product feature), NOT pure cloud sales / certification cram without operational depth, NOT 'DevOps = a job title that runs Jenkins' 的窄化误解 (DevOps 是 文化 + 实践, SRE 是 Google 对 reliability 的工程化具体实现), NOT ITIL-heavy 传统运维 工单文化 (是 被 DevOps 取代的旧范式, 仅做边界标注), NOT manual ops / ClickOps as a steady state (是 toil, 本 skill 的核心反模式).) Master OS — automated mastery of DevOps & Site Reliability Engineering — the cognitive operating system of platform / infrastructure / reliability practitioners who own the full software delivery + operational lifecycle, covering (a) CI/CD & release engineering (build pipelines, trunk-based development, progressive delivery — canary / blue-green / feature flags, GitOps with Argo CD / Flux), (b) Infrastructure as Code (Terraform / OpenTofu, Pulumi, CloudFormation, Ansible, Crossplane — module design, state management, drift, policy-as-code OPA / Sentinel / Checkov), (c) containers & orchestration (Docker / OCI, Kubernetes — scheduling, networking CNI, storage CSI, operators / CRDs, He

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LLM 集成全流程。覆盖 OpenAI / Anthropic / Google / 开源模型接入、Prompt 工程、 Function Calling、Agent 编排、Token 优化、安全防护、生产化部署。 触发关键词：LLM、GPT、Claude、Gemini、Prompt、Function Calling、Tool Use、 Agent、Chain、Structured Output、Streaming、Token、Rate Limit。

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从零到上线的全栈应用构建指南，基于秒悟（Meoo）平台。 触发条件： (1) 用户提到"秒悟"或"Meoo"； (2) 用户要从零构建应用，且需求可被以下架构覆盖：前端 SPA（React/Vue）+ Supabase（数据库/Auth/Storage）+ Deno 边缘函数 + AI 大模型服务； (3) 用户需要部署全栈应用（含后端进程），如 Next.js SSR、Express、FastAPI 等； (4) 用户需要把项目部署到自己的阿里云账号（ECS/RDS/SLB，费用自付） 覆盖完整生命周期：项目初始化、本地开发、云服务开通、数据库管理、边缘函数部署、CDN 发布、全栈镜像部署、沙箱代码同步、账户与权益管理。

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妙搭（Spark/Miaoda）应用开发与托管：应用创建、本地全栈开发、云端生成迭代、创意设计（UI mockup / 可交互原型 / 线框图 / 落地页 / 仪表盘 / 幻灯片 deck / 视觉探索）、AI相关能力和飞书平台能力或者其他外部能力集成、日志/Trace/监控指标/PV/UV 查询、环境变量管理、应用协作者与协作权限设置、应用角色与成员管理、自动化触发器（定时/记录变更/Webhook/飞书审批）。当用户要开发/新建一个系统·工具·平台·应用，或要本地开发 / 云端开发 / 修改 / 部署 / 发布 / 上线 / 拿可分享链接，或用 HTML 做页面·网站·部署到妙搭，或要设计 / design / mockup / prototype / wireframe / 做 PPT / deck / 视觉探索，或提到妙搭/Spark/Miaoda 应用（链接形如 `/app/app_xxx` 或 `/page/<token>`，运行时域名形如 *.aiforce.cloud）、应用数据库、应用文件存储、开放 API Key、可见范围、应用协作者/开发权限、应用角色/角色成员、线上日志、接口请求量、错误量、延迟、访问量、环境变量、给妙搭应用配自动化任务/定时触发/审批通过后自动触发时使用。不负责普通云盘文件上传（lark-drive）、飞书文档编辑（lark-doc）、原生幻灯片创建（lark-slides）。

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CloudBase declarative deployment from a cloudbaserc config (声明式部署, 配置式部署, cloudbaserc 部署) through the deployBuild / deployPlan / deployApply MCP tools. Use when deploying database, functions, app, hosting, or gateway resources described in cloudbaserc.json/yaml as a single desired-state config, when a user wants to build static hosting artifacts locally first (deployBuild), or wants a dry-run plan before applying (deployPlan), or when handling multi-environment deploys via mode / envOverrides. Covers build-plan-apply flow (deployBuild local build → deployPlan dry-run → deployApply confirm=true), hosting build-output neutralization, envId resolution priority, only/skip filtering, concurrency, and continueOnError. Prefer deployBuild (when hosting declares a buildCommand) and deployPlan before deployApply; do not confuse with per-resource tcb CLI deploy or single-function deploy.

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在已经过独立验证的 CLIProxyAPI upstream 之上部署 NewAPI 计费层，把 Codex/Claude/Gemini/Qwen 等订阅账号包装成可计费的 OpenAI 兼容 API。本 Skill 不负责新建裸 CLIProxyAPI；负责 NewAPI Docker 部署、容器到宿主桥接、模型计费倍率、参数化额度修正、多账号 OAuth 凭据热加载和双路径验证。当用户说“给现有 cliproxy 加 NewAPI”“配置 NewAPI 渠道接已运行的 cliproxy”“NewAPI 价格不对”“给现有部署加账号”“172.17.0.1 容器网络”或“408 冷却放大故障”时触发。

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使用 ArkCLI 创建、查询和管理模型精调训练任务，并从训练指标选择最佳 step、导出训练产物为 custom model、衔接模型仓库与推理部署。任何包含精调任务 ID（`mcj-*`）的查询、查不到原因诊断、日志、trajectory、状态或生命周期操作都应使用本 skill；也适用于选择训练方法、查询精调价格和超参数、校验精调训练/验证数据、匹配精调资源组、创建任务及导出部署。本 skill 不负责独立 Dataset 生命周期管理；精调工作流中的数据校验和 Dataset 引用仍由本 skill 编排。

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AI 模型部署时使用。适用于推理服务 / GPU / TensorRT / 监控 / 扩缩容。

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生成标准中文图表：架构图、流程图、示意图、拓扑图等，输出 standalone HTML/SVG，内置中文字体栈与 CJK 排版规则（字号下限、字距、中英混排），零指令产出可直接放进文档、周报、公众号的图。支持把 Mermaid 源（.mmd/.mermaid/Markdown 代码块）重绘为中文标准图表；支持排队瓶颈、策略评估、安全铺路等语义模式与可选无障碍分步动效；内置 IT/云/K8s 单色图标库，支持终端外壳与深色档变体。当用户要求画架构图/流程图/看板/鱼骨图/根因分析/数据库/schema/依赖图/部署图/用户旅程/故事地图/桑基图/极坐标图/热力图/UML 类图/Wardley 地图/瀑布图/哑铃图/思维导图/脑图/示意图/拓扑图/图表/diagram 且期望好看，要求转换/重绘 Mermaid 图，或要求加动效/分步动画、配图标、终端风格、深色/暗色模式时使用。Chinese diagram skill with built-in CJK typography for agent-authored standalone HTML/SVG.

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应用从 AI for Everyone 蒸馏出的「ML项目流程 — 收集→训练→部署→迭代」方法论。Use when the user needs practical guidance, diagnosis, workflow design, decision support, or an action plan related to ml-workflow.

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一键部署 VPS + VPN + Clash 代理环境。适合已购买 VMiss 或 DMIT 服务器、想通过干净 IP 访问 Claude/ChatGPT 等 AI 工具的用户。 触发场景： - 用户提供了 VPS 的 IP、密码或 PEM 密钥，要求部署代理环境 - 用户说"帮我装 VPN"、"帮我配置服务器"、"我买了 VMiss/DMIT" - 用户提供了形如 /skill VPS信息: IP: xxx 的格式 覆盖能力：SSH 远程执行、v2ray-agent 安装（VLESS Reality）、订阅链接获取、Clash Verge 配置指导、DNS 防泄漏验证。 只要用户提供了 VPS 凭据并表达想配代理，ALWAYS invoke this skill。

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AI 工具安全部署与合规体检的 6 步清单，覆盖 shellward 8 层防御与中文合规（PIPL/等保2.0/数据出境/生成式AI标识）。

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阿囤囤风格小红书封面提示词生成。用于AI工具、效率方法、产品测评、教程部署、个人经验、播客推荐、职场认知类内容的爆款竖版封面设计。特点是真人出镜、超大柔和浅黄（#FDFFA7）/白色中文标题、粗黑描边、人物抠图描边、绿色勾选清单、emoji贴纸、箭头标注、高对比高密度构图。关键词：小红书封面、爆款封面、阿囤囤风格、AI教程封面、产品测评封面、封面提示词。

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网文写作工具集基础设施部署与检查。为 Claude Code / OpenCode / Codex / Google Antigravity / ZCode / OpenClaw / Reasonix 提供内置适配；Web AI / 通用 Agent 可走 skills + AGENTS.md 文件模式。触发方式：/story-setup、$story-setup、「准备写书」「帮我搭一下环境」「配置写作项目」「检查写作环境」。

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通过宝塔 (aaPanel/BT Panel) API 远程管理服务器 — 部署项目、更新已有站点、上传/下载/读写文件、执行 shell、操作 MySQL 数据库。当用户提到宝塔、更新线上、部署到服务器、`/www/wwwroot`、或给出宝塔面板地址 + API 密钥时触发。

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