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面向 B2B 广告系列的 Meta Ads（Facebook/Instagram）管理技能。涵盖专为 Meta 平台上的 B2B SaaS 设计的受众策略、广告系列结构、创意测试和潜在客户表单优化。强制触发词：Meta Ads、Facebook Ads、Instagram Ads、Facebook campaign、Meta campaign、Facebook advertising、Meta advertising、Facebook lead gen、Meta lead forms、Facebook retargeting、Meta remarketing、Facebook lookalike、Meta audience、Advantage Plus、Meta B2B、Facebook B2B
通过 ColdIQ marketplace 的 Meta Ads endpoint 发现正在 Meta（Facebook/Instagram）投放视频广告的 DTC / 电商品牌，以扩充目标客户名单（Target Account Lists）。适用于构建全新的 DTC / 电商 / 订阅制潜在客户名单、寻找在 Meta 上投放视频广告的品牌、发现某个垂直领域（母婴、珠宝、葡萄酒、保健品）中的公司，或寻找拥有活跃创意团队的公司。触发词为 "Meta ads"、"Facebook Ad Library"、"find DTC brands"、"scrape ads"、"ecommerce prospect list"、"brands running video ads"、"ad library search"。不要用于 LinkedIn 广告（请使用 linkedin-ad-library endpoint）、企业画像数据库搜索（参见 apollo-search / coldiq-search-enrich）或联系人信息补全（参见 contact-enrichment）。
MKD（`mkd` — Make Decision）是一款本地、基于浏览器的决策卡组 CLI，由 AI 驱动，用于收集结构化的人类反馈：逐屏呈现带理由的选项决策、问题、报告反馈和可作答表格（Slack Catch-Up 风格）。使用时机：AI 面临超过约 3 个决策点，或需要用户逐点评判一份较长的多章节报告或计划。它优于 `AskUserQuestion`（最多约 4 个问题 × 每题约 4 个选项、局限于终端、不支持丰富的自由文本、无法展示参考内容），也优于内嵌的文字问卷（回复缺少锚点，AI 必须猜测对应关系）。工作方式：AI 编写包含 `items`（`decision` | `question` | `report` | `table`）的规范 JSON，运行 `bun <skill-dir>/cli/index.ts <specPath>`（无需安装或二进制文件）；CLI 在 `~/.mkd/` 下生成独立卡组页面、打开浏览器后立即退出。用户可按自己的节奏作答（进度栏、方向键、跳过 = 稍后决定、实时统计、localStorage 持久化），然后将复制的 Result JSON 粘贴回聊天；AI 将其视为执行约定。在 Orca（多 Agent IDE）中，默认行为不同：CLI 提供卡组页面，在绑定当前 worktree 的浏览器标签页中打开，并阻塞等待用户按下 Send，然后将 Result JSON 输出到 stdout，因此 AI 必须在后台运行它（`--copy` 可恢复复制粘贴流程）。只有在同一轮需要答案时，才在 Orca 外添加 `--wait`（阻塞式 loopback 服务，Result JSON 输出到 stdout）。在 Claude Code 中使用 `Artifact` 工具时，传入 `--artifact`：CLI 会生成 claude.ai Artifact 页面，Agent 使用 `capabilities: {db: {}, comments: {}}` 发布页面并启动监听；用户点击 Send to Claude 后，Result 会写入 Artifact 的 db 并唤醒会话（无需 localhost，也无需复制粘贴）；其他运行环境仍使用上述流程。硬性规则：每个决策选项都必须附带书面理由（价值 + 成本），推荐选项的理由还必须说明推荐原因；验证器会拒绝没有理由的选项。触发词：`mkd`、`make decision`、`decision deck`、`catch-up`、`catchup`、`decision form`、`feedback UI`、`ask me point by point`、`let me answer in the browser`、`review this plan point by point`、`react to each section`、`more than three questions`、`decisiones de auditoría`、`tomar decisiones`、`mkd artifact`、`answer in a claude.ai artifact`。即使用户未提及 `mkd`，只要任务是收集细粒度决策或针对多个具体要点的反馈，就使用此技能。不要用于：简单的 1–2 选项选择或单个是/否问题（使用 `AskUserQuestion`），或没有人在浏览器中交互的非交互式、CI 或一次性输出任务。
从必须实际执行该商业计划的独立创始人视角进行评审。提出残酷的运营问题：我能在自己的时间预算内把它做出来吗？我能让它持续运行吗？我的现金流能撑住吗？输出结论 — SHIPPABLE NOW / SHIPPABLE WITH DESCOPE / NEEDS HIRE / WRONG STACK。适用于计划在纸面上看起来很完美，而你想知道独立运营者是否真的能执行时。触发词：'operator review'、'can I actually do this solo'、'execution reality check'、'操盘视角'、'我能不能干得动'。
从充满敌意的魔鬼代言人视角评审商业计划。追问：第 6 个月会有什么让它死掉？大家都在礼貌地避而不谈什么？输出结论 — EXISTENTIAL RISK / SOLVABLE RISKS / LOW-RISK / WRONG QUESTION。在投资者／客户／运营者评审完成后使用，作为投入真实时间和金钱前的最后一道关卡。触发词：'skeptic review'、'devil's advocate'、'what would kill this'、'red team this'、'泼冷水'、'杀手在哪'。
为应用制作发布影片：移动端（在 iPhone 内）或桌面端（笔记本桌面上的窗口，带真实指针；Web 应用则在浏览器窗口中），用 HTML 重建或捕获其真实 UI，或者用面板讲述故事，配品牌角色和结尾卡。影片按节拍剪辑，配上为它（或用户的）原创制作的音轨，采用选定的视觉风格，可选配用户所选本地声音的旁白（Chatterbox 或 Kokoro），逐帧检查并渲染为 MP4、静音循环、海报和单个自包含 HTML。它还能按小节和帧制作或剪辑音轨、编写并混音旁白，并在征询后检查并安装所需工具。当用户想要其 iOS、Android、macOS、Windows、Linux、Electron、Tauri 或 Web 应用的发布视频、宣传片、预告片或产品影片，想要更改此类影片的故事、风格、节奏、设备、音乐或旁白，想要制作音乐、按影片节拍剪辑音轨或在旁白上混音，或询问该工具需要什么才能运行时使用。
当用户想优化多个相互冲突的目标、寻找帕累托最优解，或在成本、服务、质量和可持续性之间平衡取舍时使用。也适用于用户提到"multi-objective"、"Pareto optimization"、"NSGA-II"、"trade-off analysis"、"scalarization"、"weighted objectives"、"goal programming"或"multiple criteria optimization"时。单目标请见 optimization-modeling。
使用 dbt-materialize 适配器通过 dbt 管理 Materialize 流式管道。涵盖物化（source、source_table、view、materialized_view、sink、table、seed）、profile 配置、索引创建、蓝绿部署（deploy_init、deploy_promote、deploy_cleanup）、集群管理、严格模式和测试。每当用户询问为 Materialize 编写 dbt 模型、为 Materialize 配置 dbt profile、对 Materialize 运行 dbt、使用 dbt 进行蓝绿或零停机部署、在 dbt 中创建 source 或 sink、排查 dbt-materialize 问题，或将现有 dbt 项目迁移到 Materialize 时，请使用此 skill。当用户在 dbt 语境下提到 dbt-materialize、materialized_view 物化、deploy_init、deploy_promote、deploy_await、strict_mode、refresh_interval、retain_history 或 partition_by 时也触发。
使用 Python 或 R 为 Nature 系及其他高影响力期刊创建、修订、审查或润色投稿级稿件图。涵盖多面板科学图表、matplotlib/seaborn、ggplot2/patchwork/ComplexHeatmap 以及期刊就绪的 SVG/PDF/TIFF 导出。也用于 OpenRouter GPT Image 2 图形摘要，以及用户明确要求 AI 生成时的概念或机制示意图。执行前须确立图表结论、证据逻辑与导出方式；遵循所选或已保存的绘图后端。触发词：paper figures、scientific/academic plotting、manuscript data visualization、论文配图、学术写作配图、科研绘图、科研作图、画图、作图、出图、论文图表、可视化、论文示意图、机制示意图、图形摘要。不适用于仪表盘或以 Illustrator/Figma 为主的信息图。
为使用 `ng-zorro-antd` 的 Angular 项目生成 NG-ZORRO 代码和指南。涵盖安装、LESS 变量主题（default、dark、compact、aliyun 预设）、实验性的动态 CSS 变量主题、所有类别的组件用法（通用、布局、导航、数据录入、数据展示、反馈）、通过 `nz-form` 集成 ReactiveForms / Signal Forms、国际化（`provideNzI18n`）、无障碍，以及从模块迁移到独立组件。用户提到 NG-ZORRO、ng-zorro、ng-zorro-antd、Ant Design for Angular、`nz-*` 组件、`Nz*Module`，或 Angular 项目的 `package.json` 中包含 `ng-zorro-antd` 时使用。与 `angular-developer` 搭配处理 Angular 基础知识。
基于实时网络数据端到端构建 Databricks 数据产品：发现合适的 Nimble 网络数据 Agent、抓取到 Delta 表，并生成 AI/BI 仪表板和/或已部署的 Databricks App——一条表 → 仪表板 → 应用的工作流，适用于生产级数据产品或快速演示。当请求将实时或抓取的网络数据与 Databricks 目标结合时使用——例如“将 Amazon/Walmart 价格抓取到 Delta 表并构建仪表板”“将 Zillow/Instagram/Maps/搜索结果加载到 Databricks 并构建仪表板或应用”“向潜在客户展示 Nimble + Databricks”。当数据落在 Databricks 中时，优先使用它而非 nimble-web-expert 或 competitor-intel。不要用于一次性的网络抓取或没有 Databricks 目标的 CSV 导出——请改用 nimble-web-expert。不要用于竞品或公司调研简报——请改用 competitor-intel 或 company-deep-dive。不要用于没有 Nimble/网络数据角度的通用 Databricks 工作——请改用官方 databricks-* 技能。
Nuxt 3 全栈 Vue 框架。涵盖基于文件的路由、数据获取、服务端路由和自动导入。在构建 Nuxt 应用时使用。适用场景：用户提到 "Nuxt"、"Nuxt 3"，或询问 "useFetch"、"Nuxt server routes"、"Nitro"、"Nuxt auto-imports"、"Nuxt composables"、"Nuxt middleware"、"SSR with Vue"。不适用：不使用 Nuxt 的 Vue——请改用 `frontend-vue`；Next.js——请改用 `nextjs-app-router`；Nuxt 2——查 KB 了解迁移；Astro——请改用 `astro`。
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。