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将原始投放表现数据转化为结构化的季度业务回顾文档，包含成果、失误、趋势分析以及下季度的调整建议。当你需要为创作者项目制作 QBR、撰写季度达人营销回顾、把多个投放汇总为一份季度报告、在季度末向管理层汇报创作者项目成果、分析达人表现的环比趋势、准备创作者营销项目的董事会级摘要、找出创作者策略中哪些有效哪些该砍、为下季度的创作者投放制定战略计划，或回顾整个季度全部达人的表现时，应使用本技能。单次投放的 ROI 分析请见 campaign-roi-calculator。每周状态更新请见 campaign-status-dashboard-digest。单个创作者的评分请见 post-campaign-creator-scorecard。
基于 thoughtbot 最佳实践对 Ruby on Rails 应用进行全面的代码审计。当用户请求对 Rails 应用进行代码审计、代码评审、质量评估或分析时使用本技能。该技能分析整个代码库，重点关注测试实践（RSpec）、安全漏洞、代码设计（瘦控制器、领域模型、使用 ActiveModel 的 PORO）、Rails 约定、数据库优化和 Ruby 最佳实践。输出按类别（测试、安全、模型、控制器、代码设计、视图）分组的详细 markdown 审计报告，每个类别内带有严重程度等级（严重、高、中、低）。
仅在用户显式调用 /review-pr-check（或 Codex 中的 $review-pr-check）时使用。切勿自动调用。将 PR 评审应对拆分为收集 worker、分类 subagent、执行 worker 并进行编排的技能。收集交给运行 gh pr-review-check 的收集 worker，分类、分组与工作包生成交给分类 subagent（默认示例为 Oracle），实现、回复、resolve 等实际工作交给执行 worker，parent 则管理完整性闸门、fallback 启动与轮询循环。在没有 subagent 机制的环境中，由 parent 自身降级执行。
在这台机器上设置免费的 Roblox 游戏创作技能：检查已安装的工具（Python、Rojo、Wally、Lune、Selene、StyLua、Blender、Roblox Studio MCP），引导用户补齐缺失项，然后通过询问用户并自动检测可识别的信息，为每项技能编写专属 LOCAL.md（文件夹、工具路径、角色绑定文件、VFX 库位置、密钥的环境变量名称），最后进行冒烟测试。首次安装技能后、技能提示“LOCAL.md not found”时、用户移动文件夹或安装新工具时，或用户询问“如何设置这些技能”“需要安装什么”或“为什么技能找不到 Blender/Rojo/我的库”时使用。
从任何作业（TP、期中、补考、期末或综合）的题目出发，为 Active-IA 创建、整理与审计自足式评分量规。在 CURAR 模式下，会先于构建量规之前分析题目，识别破坏 AI 批改流程的要求（代码类 TP 中的仓库链接、视频、图片，"部署能跑"，PDF 报告 + 代码混在一起），并针对每一项提出：将其适配为单一流程——只有代码或只有 PDF——留待人工批改，或将其从量规中移除，同时在不丢失原意的前提下重写整理后的题目。在 CREAR 模式下生成可直接用于"Cargar criterios"按钮的评分标准 JSON；在 AUDITAR 模式下接收题目 + 现有量规，并检测矛盾、遗漏与虚构之处加以修正，将权重重新调整为 100。在 TEST 模式下，用 Claude 的 CLI 在本地模拟真实批改（合并 + N8N→Gemini 工作流的提示词），以便在上传之前查看量规对某份作业会给出什么分数和反馈。只要用户想搭建、生成、设计、整理、适配、审阅、审计、验证或测试一份量规、题目或评分标准，就应始终使用本 skill——即使他们没有明确说出"量规"一词（例如："给这个 TP 拟评分标准""看看这份题目能不能用 AI 批改""这份题目要照片，但这是个代码 TP""整理一下这个 TP""看看这次考核是否覆盖了期中要求的所有内容""这份量规行不行？""用这份作业测试一下这份量规怎么批改"）。不适用于批改生产环境中学生的真实作业（那是 `corregir` skill 的职责）；TEST 模式只是本地演练。
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。