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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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This skill should be used when the user asks how to "use VibeTags", "add VibeTags annotations", "set up AI guardrails", "protect code from AI", "configure AI platforms", asks about @AILocked, @AIContext, @AIDraft, @AIAudit, @AIIgnore, @AIPrivacy, @AICore, @AIPerformance, @AIContract, @AITestDriven, @AIThreadSafe, @AIImmutable, @AIDeprecated, @AIObservability, @AIRegulation, @AIArchitecture, @AILegacyBridge, @AIStrictClasspath, @AIInternationalized, @AIPublicAPI, @AISchemaSafe, @AIStrictExceptions, @AIStrictTypes, @AIParallelTests, @AIIdempotent, @AIFeatureFlag, @AISecure, @AICallersOnly, @AISandboxOnly, @AIMemoryBudget, @AIPure, @AIDomainModel, @AIExtensible, @AIInputSanitized, @AISecureLogging, @AIExplain, @AIPrototype, @AISunset, @AITemporary annotations, or wants to control how AI tools interact with Java code.

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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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Retrieve current Chinese-language AI news from AIHOT to summarize daily or weekly developments, follow company and product announcements, and explain trending events. Access is anonymous and read-only, with no API key required.

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• Catching up on today’s major AI news
• Reviewing AI developments from the past week
• Following updates about a specific company, product, or model

Check domain availability individually or in batches, and search a keyword across domain endings such as .com and .dev. Look up registration details, expiry dates, and nameservers using public registration services, without API keys.

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• Check availability for several domain candidates
• Search a name across multiple domain endings
• Look up registration details and expiry dates

Configure OpenTelemetry to send AI application traces, records of execution steps, to Confident AI. Reuse existing exporters, choose the regional endpoint, and add AI-specific attributes without requiring the deepeval Python package.

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• Send existing AI application traces to Confident AI
• Configure tracing for a non-Python AI application
• Choose the US or EU endpoint for an API key

Create HTML or plain-text emails from JSON specifications with React Email. This skill guides reusable email components, conditional content, server-side rendering, and browser previews for transactional messages such as signup notifications and marketing emails.

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• Create signup notifications and other transactional emails
• Build marketing emails from JSON specifications
• Vary email content using state and conditions

Support startup AI strategy by comparing API use, fine-tuning—additional training of an existing model—and in-house development. Assess three-year costs, regulatory risk, self-hosting breakeven points, and hiring priorities to inform leadership decisions.

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• Compare API use, fine-tuning, and in-house development
• Assess regulatory risks for an AI use case
• Calculate when self-hosting becomes cost-effective

Examine writing for familiar AI patterns, statistical features, Pangram detection scores, and hidden character signatures. Compare drafts against known human writing to interpret the evidence, with explanations and limitations rather than a definitive authorship claim.

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• Check a post for common AI writing patterns
• Compare AI detection scores across drafts
• Compare a revision with known human writing

Automate supported Claid AI operations through Rube MCP, a connection between agents and external services. Discover tools for a task, verify the service connection, and execute individual or bulk operations using current input requirements.

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• Find tools available for a Claid AI task
• Check the Claid AI connection before execution
• Run supported Claid AI operations in bulk

Audit how a brand appears in AI search answers and identify improvements to its content and website access. Review citation patterns, clear answer structure, supporting evidence, and whether AI systems can retrieve key information.

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• Check brand citations across AI search services
• Improve existing articles for clearer answers
• Investigate why AI systems cannot read a site

Automate supported Claid AI operations through Rube MCP, a connection between agents and external services. Discover tools for a task, verify the service connection, and execute individual or bulk operations using current input requirements.

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• Find tools available for a Claid AI task
• Check the Claid AI connection before execution
• Run supported Claid AI operations in bulk

Summarize the past 24 hours of Gmail activity into items needing action, items worth attention, and informational updates. Orbit presents the daily digest as an opened email in a Gmail-style reading view using an authenticated Gmail connection.

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• Reviewing the past 24 hours of Gmail activity
• Checking messages that need action
• Separating noteworthy updates from informational mail

Explore training workflows that reduce harmful model responses using a written set of principles. The skill covers self-critique, revised training examples, and RLAIF, reinforcement learning from AI feedback, with implementation examples and hardware guidance.

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• Designing principles for model safety training
• Creating training examples through self-critique and revision
• Planning reinforcement learning with AI-rated responses

Build an AI system register for EU AI Act reviews. Track owners, deployment status, EU connections, and each system’s role and risk category through a guided discussion, preserving classification reasons and dates for future review.

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• Register AI systems used or planned across an organization
• Review each system’s role and risk category
• Find systems approaching their next review date

Design automated email sequences for new subscribers, prospective buyers, product users, and inactive customers. Get a flow with entry triggers, timing, exit conditions, subject lines, full email copy, clear next steps, and a measurement plan.

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• Create a welcome series for new subscribers
• Plan educational emails for prospective buyers
• Write product onboarding email sequences

Explore training workflows that reduce harmful model responses using a written set of principles. The skill covers self-critique, revised training examples, and RLAIF, reinforcement learning from AI feedback, with implementation examples and hardware guidance.

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• Designing principles for model safety training
• Creating training examples through self-critique and revision
• Planning reinforcement learning with AI-rated responses

Collect daily AI release news from major labs, product changelogs, blogs, and Hacker News. Remove previously reported items and email a digest with source links and brief explanations tailored to the intended audience.

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• Receiving a daily AI release digest
• Tracking changes to AI development tools
• Sharing relevant AI updates with a team

Review AI vendor contracts against your organization's policies. Identify gaps in data training rights, liability, model changes, and other terms, then prepare targeted contract edits and escalation options for issues outside agreed limits.

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• Reviewing an AI vendor's agreement before adoption
• Checking whether inputs may be used for model training
• Comparing contract terms with internal AI policies

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

中文简介正在准备中。当前显示原文说明。

Review an AI plan through six questions covering evaluation examples, error targets, fallback behavior, regulatory risk, model choices, costs, and hiring. Produce a structured verdict with gaps to address and three concrete next steps.

中文简介正在准备中。当前显示英语简介。

• Reviewing an AI feature before release
• Comparing APIs, fine-tuning, and self-hosting
• Checking AI regulatory risk before an EU launch

Create an AI impact assessment in your team's format. Gather system details through conversation, analyze risks and applicable regulatory classifications, check consistency with internal policy, and document recommendations, safeguards, and conditions for deployment.

中文简介正在准备中。当前显示英语简介。

• Assessing an AI system before deployment
• Preparing an assessment after conditional triage
• Reviewing pilot or production AI risks