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KQL 语言专业知识,用于编写正确、高效的 Kusto 查询语言查询。涵盖语法陷阱、join 模式、动态类型、datetime 陷阱、正则模式、序列化、内存管理、结果大小约束,以及高级函数(geo、vector、graph)。在编写、调试或审查 KQL 查询时——即使是简单查询——都使用本技能,因为陷阱部分可避免最常见错误,从而减少无效的工具调用和昂贵的重试连锁。触发词:KQL、Kusto、ADX、Azure Data Explorer、Fabric Real-Time Intelligence、EventHouse、Log Analytics、日志分析、数据探索、时间序列、异常检测、summarize、where 子句、join、extend、project、let 语句、parse 运算符、extract 函数,以及任何提及管道前向查询语法的内容。
按照《Layered Design for Ruby on Rails Applications》中的分层架构原则编写、重构和审查 Rails 代码。编写或重构 Rails 代码(模型、控制器、服务、作业、邮件程序、策略、表单、查询对象、Presenter、视图组件、状态机、序列化器或 AI/LLM 功能)以应用正确模式并避免层级违规时使用;审查 Rails 代码、PR 或差异中的层级违规、臃肿的控制器/模型、贫血模型、回调误用、上帝对象或规格测试失败时也使用。触发词包括“分层设计”“架构分层”“抽象层”“规格测试”“层级违规”“臃肿控制器/模型”“上帝对象”“贫血模型”“提取服务/回调/策略/Concern”“服务对象”“表单/策略/查询/值对象”“Presenter”“视图组件”“状态机”“Active Delivery”“回调评分”“Rails 重构/审查”“Rails 模式/最佳实践”“archspec”或“架构检查器/强制执行”。
Define retention rules and erasure mechanisms (LGPD Arts. 15-16) reconciling subject's right to erasure (Art. 18, VI) with legal retention obligations (fiscal, labor, banking). Use when user asks 'retenção LGPD', 'quanto tempo guardar', 'eliminação de dados', 'soft delete vs hard delete', 'crypto-shredding', 'right to be forgotten'.
Light 科研主线第 1 步·文献调研:在线多源检索(OpenAlex/arXiv/Crossref/Europe PMC/DOAJ,全程免 key)→ 产出**不是论文列表,是可直接喂 idea 的"领域地图"**:近三年前沿 + 经典奠基 + 跨领域方法移植**三层分别 检索分别排序**,合成研究脉络 + 方法谱系 + 未解问题地图,揪出**最像你设想的那一篇**→喂 idea-critique 撞车预警,诚实标检索覆盖度。何时用:调研某方向 / 找综述 / 了解某领域有哪些工作 / 提 idea 前摸清前作 / 收集中英文论文·专利·标准·数据集·开源·竞赛方案·行业报告。触发词:文献调研 / 文献综述 / 调研方向 / 领域地图 / 研究现状 / 有哪些工作 / 相关工作 / related work / literature review / survey / 前沿 / 综述 / 找论文 / 撞车 / 新颖性摸底 / 跨领域 / 检索式。核心纪律:不臆造 DOI/被引(查不到写 unknown);三层分别排序 不一锅 relevance;撞车只产**信号**不下 novel 判决(归 idea-critique);覆盖度按真实 HTTP 码诚实标。
通过并排对两个版本进行半形式化追踪,比较两个代码版本在语义上是否等价。当用户分享重构、重写、迁移或 A/B 实现并想确认行为未改变时触发——“did I break anything”、“is this equivalent”、“are these equivalent”、“semantically equivalent”、“are these two implementations semantically equivalent”、“check my refactor”、“same behavior after the change?”、“does my rewrite produce the same output”、“switched from X to Y — same results?”。SCOPE HARD RULE:需要两个代码版本(A 和 B)。用于查找 bug 的单一版本使用 logic-review;一个版本加一个失败测试使用 logic-locate;解释一段代码做什么使用 logic-explain;代码库审计使用 logic-health。以下情况不要触发:单一版本审查、性能比较、设计质量比较或“哪个写得更好”的问题。
在 MATLAB 与 PX4/ArduPilot 自驾仪之间建立 MAVLink 连接。在通过 UDP 上的 MAVLink 协议连接无人机、飞控或自驾仪时使用。涵盖方言设置、UDP 传输、基于定时器的心跳和客户端发现。使用场景:“connect to PX4”、“MAVLink connection”、“heartbeat”、“ground control station”、“GCS”、“connect to ArduPilot”、“drone communication”、“mavlinkio”、“SITL”。
将原始数据(CSV、XLSX、TXT 或 MATLAB 表)导入 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 使用的格式。同时处理真值轨迹和传感器检测数据。对于真值:构建 trackingScenarioRecording、调优时间表、truthlog 或转换后的表。对于传感器数据:构建面向任务的数据格式结构体(首选)或 objectDetection 数组(旧版)。在导入飞行日志、GPS 日志、雷达检测、红外测量、激光雷达/相机边界框、ADS-B 数据、AIS 船舶轨迹,或任何用于跟踪器、滤波器调优或跟踪器评估的录制数据时使用。
在 .NET MAUI 应用中调用 REST API 的指南。涵盖使用 System.Text.Json 的 HttpClient 设置、DI 注册、服务接口/实现模式、完整 CRUD 操作(GET、POST、PUT、DELETE)、错误处理、平台特定的明文流量配置以及 async/await 最佳实践。适用场景:"REST API"、"HttpClient"、"call API"、"GET request"、"POST request"、"API service"、"JSON deserialization"、"CRUD operations"、"clear-text traffic"、"consume API MAUI"。不适用场景:Aspire 服务发现(使用 maui-aspire)、认证令牌处理(使用 maui-authentication)或本地数据库存储(使用 maui-sqlite-database)。
当用户想要使用元启发式算法求解复杂优化问题、应用遗传算法、模拟退火或其他仿自然算法时使用。也可在用户提及 "genetic algorithm"、"simulated annealing"、"tabu search"、"ant colony"、"particle swarm"、"evolutionary algorithms"、"nature-inspired optimization"、"heuristic search",或精确优化方法对大规模问题太慢时使用。精确方法请见 optimization-modeling。多目标请见 multi-objective-optimization。
集成 Modellix 的统一 API,用于 AI 图像、视频和音频工作流。当用户想要生成或编辑图像、创建或转换视频、合成语音、转写音频、克隆声音、进行虚拟试穿,或调用任何 Modellix 模型 API 时,请使用此技能。当用户提到 Modellix、用于媒体生成的 model-as-a-service,或通过统一 API 提供的 Qwen、Wan、Seedream、Seedance、Kling、Hailuo、MiniMax、Whisper、CosyVoice 等提供商,或询问 Modellix 模型的请求 schema、OpenAPI 契约或必需输入字段时,也应触发。只要 CLI 可用,优先使用 modellix-cli(model get-schema、model run --wait、task download、doctor、model list),而不是手写的 REST 轮询。
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。
