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将学术 Markdown 手稿编译为符合期刊或学校规范的 Word（.docx）：指定字体排版、原生 OMML 公式、三线表、交叉引用、分节页码、CSL 参考文献（GB/T 7714、APA、Nature、IEEE），以及导出前后的质量检查。将学术论文的 Markdown 稿件导出为符合期刊或学位论文规范的 Word：摘要、公式编号、三线表、题注、交叉引用、目录域、参考文献。适用于用户需要可直接投稿的 .docx（论文转 Word、学位论文排版、期刊投稿排版、prepare submission docx）或便于阅读的稿件副本。不适用于 PDF、HTML 或 LaTeX 输出，也不适用于幻灯片或基金申请表。
使用互联网：搜索、阅读并互动于 13 个以上平台，包括 Twitter/X、Reddit、YouTube、GitHub、Bilibili、小红书、抖音、微信公众号文章、LinkedIn、Boss直聘、RSS、Exa 网页搜索以及任意网页。适用于：(1) 用户要求搜索或阅读上述任一平台；(2) 用户分享来自受支持平台的 URL；(3) 用户要求搜索网页、在线查找信息或研究某个主题；(4) 用户要求在受支持平台上发布、评论或互动；(5) 用户要求配置或搭建平台通道。触发词："搜推特"、"搜小红书"、"看视频"、"搜一下"、"上网搜"、"帮我查"、"全网搜索"、"search twitter"、"read tweet"、"youtube transcript"、"search reddit"、"read this link"、"看这个链接"、"B站"、"bilibili"、"抖音视频"、"微信文章"、"公众号"、"LinkedIn"、"GitHub issue"、"RSS"、"search online"、"web search"、"find information"、"research"、"帮我配"、"configure twitter"、"configure proxy"、"帮我安装".
将营销文案——标题、广告、首页主张、推介话术、定位声明——转化为价值优先、生动有力的表达：把省时省钱的卖点重构为创造更多价值的卖点，用客户衡量价值的口径来表达；让每条主张匹配客户需求的不同层级（你所在层级讲功能，上一层讲承诺，只提及而不承诺愿景，吹嘘被省掉的步骤）；让所有主张与既定定价策略（More for More、More for Less 或 Less for Less）保持一致；并强制具体化——不用泛泛之词，不用陈词滥调，只讲不要只说，只用真实数字，主张必须通过 Opposite Test。每次处理一条信息，把最终留下的内容记录到 POSITIONING.md。配合理想客户定义和需求层次栈使用效果更好；没有也能用。当用户希望重写、锐化或审查营销文案、定位、标题或推介话术时加载。不要用于构建需求层次栈或定义理想客户——本技能消费的是这些上游步骤。
设计并实现 next-best-action 引擎，基于投资组合、生活、市场和合规事件，向顾问推送主动且有优先级的建议。适用于以下场景：构建事件驱动的顾问提醒、设计投资组合偏离或大额现金变动的触发逻辑、在整个业务组合中对相互竞争的行动排定优先级、将 NBA 建议分派给合适的团队成员、衡量 NBA 采纳率，以及自动执行合规驱动的行动（如年度回顾提醒）。当用户提到 “next best action”、“advisor nudges”、“proactive outreach”、“what should I do for this client”、“event-driven triggers”、“action queue”、“client contact gap”、“RMD reminder” 或 “advisor productivity tool” 时也应触发。
应用 Donald Miller 所著 Building a StoryBrand 中的 StoryBrand SB7 框架。适用于撰写网站文案、打磨品牌信息、制作营销材料、构建销售漏斗或设计邮件营销活动。SB7 框架在 7 个故事要素中将客户定位为主角、品牌定位为引路人。触发场景包括「我们的官网该怎么写」、「我们的信息很混乱」、「客户不理解我们是做什么的」、「标语该怎么写」、「首页该说什么」、「没人看我们的邮件」、「怎么做获客工具」、「产品很好但营销没效果」。不适用于增长渠道选择（用 Traction）、针对竞争对手的产品定位（用 Obviously Awesome）、定价（用 Monetizing Innovation）。
使用 Component Story Format（CSF）创建和编辑 React Native Storybook 故事。适用于编写 .stories.tsx 文件、为 React Native 组件添加故事、配置 Storybook 插件（controls、actions、backgrounds、notes）、设置 argTypes、装饰器、参数，或使用便于测试的 portable stories。适用于任何涉及 @storybook/react-native 故事编写的工作。
用尖锐、不留情面的问题拷问用户的决定、计划、提案、定位、目标市场、定价或尚未成形的想法——必要时甚至延伸到敌意乃至不公平的提问角度——直到计划打磨成可辩护的决定，或用户最终认定这根本不是个好主意。它充当用户自己无法扮演的建设性 devil's advocate。当用户想要压力测试、攻击、挑刺、找漏洞，或对自己执着的东西扮演 devil's advocate；当他要求被「拷问」「狠狠批」或被告知「我错在哪」；当他怀疑自己的计划里有一厢情愿的空话、含糊其辞或没人提起的房间里的大象；或当他需要把模糊的愿望转化为真正的战略决定（并接受相应后果）时加载。不适用于没有对抗性框架的普通代码评审、文案编辑或一般反馈请求。
在 inference.sh 上构建和部署应用。适用于入门、了解平台、创建应用、配置资源，或需要 inference.sh 应用开发概览的场景。同时支持 Python 和 Node.js。触发词：inference.sh app、belt app、inf.yml、inference.py、inference.js、deploy app、app development、build app、create app、GPU app、VRAM、app resources、app secrets、app credentials、multi-function app
当用户在使用 PostgreSQL 上的 Drizzle ORM 时使用本技能。任何提及 Drizzle、drizzle-orm、drizzle-kit、drizzle-zod、`pgTable`、`defineRelations`、`relations()`、`db.select()`、`db.query`，或针对 Postgres 的 insert/update/delete 都适用。典型触发意图：- 设计或调试 Postgres 表结构、列、identity 主键、枚举、JSONB、数组 - 在 Drizzle 中建模一对多或多对多关系与连接表 - 编写、优化或准备 Drizzle 查询（占位符、`.prepare()`） - 从 Drizzle 表生成 Zod 校验器 - 使用 Drizzle 配置 TypeScript + Postgres 项目（Neon、Supabase、postgres.js、node-postgres） - 从 Prisma、TypeORM 或 Sequelize **迁移到 Drizzle** - 解决 Drizzle 类型错误；在 v1 RC 与 0.45.x API 之间做选择 不要在以下情况触发：搭配 MySQL/SQLite 的 Drizzle、不使用 ORM 的原始 SQL，或 Drizzle 非目标的其他 ORM。
Godot 着色器模式专家：批处理安全的 hitflash、alpha-scissor 树叶/溶解、屏幕空间后处理、深度重建、三平面映射和实例 uniform —— 而非初学者着色器教程。当出现绘制调用批处理失效、discard 与深度预处理的取舍、树叶阴影、后处理四边形或世界位置特效时触发。关键词：instance uniform、ALPHA_SCISSOR、hint_screen_texture、hint_depth_texture、global uniform、sampler2DArray、canvas_item、spatial、post-processing。
飞书会话浏览、消息互动与群聊管理。看聊天记录（单聊/群聊/话题群）、搜群、获取消息详情、Reaction 表情回应、Pin 置顶/取消置顶、删除消息，以及群聊信息管理（获取/更新/解散/成员）。 当用户请求“看群消息记录 / 拉群聊天记录 / 导出聊天记录 / 获取群历史 / 看话题回复 / 搜群 / 看私聊记录 / dump 飞书消息”时使用本技能；包括话题群（chat_mode=thread）的整线程展开。 读类（msg history/list/get/mget/thread-messages）登录后默认 User Token、未登录回落 Bot； 互动类（reaction/pin/search-chats/chat get/update/delete/member）必需 User Token； msg delete 默认 App Token 用于 Bot 自撤回，可显式 User Token 给管理员撤回场景； chat create/link 默认 Bot 身份创建群/获取群链接。
创建或更新共享的 Apple 设计上下文文档，供其他 HIG 技能使用以定制建议。当用户说出"设置我的项目上下文"、"我要面向哪些平台"、"配置 HIG 设置"时，或在启动新的 Apple 平台项目时使用。当其他 HIG 技能需要项目上下文但尚不存在时也会激活。此技能会创建 .claude/apple-design-context.md，使 hig-foundations、hig-platforms、hig-components-*、hig-inputs 和 hig-technologies 无需重复提问即可给出有针对性的建议。
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。