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推进已被验证的客户访谈方法中的学习环节——也就是录音那一半：把来自一次客户对话的原始材料（转录、笔记、记忆倾倒）整理成逐人的简要复盘文件，并对照编号的访谈问题清单（Q1、Q2、…… 以及 H 号标签）进行映射。每个实际问到的问题给出一个简明回答，关键表述保留原话，没问到的问题如实跳过，只有在当时的语境有助于后续分析时才加一行评注，并设补充章节收录一切听到的、不属于任何问题的内容。当用户刚做完客户访谈并说 "here's the transcript"、"process my call notes"、"file this conversation against my questions" 或 "add this interview to the record" 时加载。不要用于撰写目标、假设或访谈问题（更早的步骤），也不要用于跨多次访谈综合模式并更新假设（下一步），或用于总结与客户访谈无关的会议或转录。
设计并实现连接金融系统的集成架构——API、FIX 协议、ISO 20022、事件驱动模式、批量数据源、幂等性与弹性。适用于构建托管机构集成管道、实现用于订单路由的 FIX 连接、设计 ISO 20022 或 SWIFT 迁移报文、构建面向托管机构数据源或日终对账的批处理、为交易 API 实现幂等性、设计重试或熔断模式、在不同 schema 的系统之间映射数据，或排查导致对账中断的集成故障。触发词：FIX 协议、ISO 20022、托管机构数据源、批处理、API 设计、幂等性、熔断、死信队列、数据映射、集成架构、SWIFT 迁移、mTLS、文件数据源、事件驱动、消息代理。
为视频生成模型起草并优化提示词（包括文生视频、图像／关键帧生视频以及参考驱动的生成），并在需要为图生视频保持角色一致性时，为图像模型创建角色设定表提示词。当用户要求「video prompt」、特定模型的提示词（如 MiniMax H3、Seedance 2.0、Seedance 2.5、Ovi、Veo 3、Wan 2.2、Wan Animate 2、LTX-2、LTX-2.3 或 LTX-2.5），或角色一致性提示词（如「character sheet prompt」「character turnaround」「character reference sheet」或「photographic identity sheet」）时使用。
将合规控制嵌入开户流程并验证监管准备状态。适用于设计 CIP/KYC 身份验证关卡、在开户时实施 OFAC 及制裁名单筛查、为实体或信托账户收集受益所有权证明、构建按风险等级路由申请的风险分级审批层级、定义合规筛查要求与例外跟踪、加入高级投资者保护（FINRA 规则 2165/4512）或可信联系人流程、建立 CDD 风险评级与持续监控触发条件，或为 SEC 或 FINRA 检查准备开户流程等场景。这些控制所接入的运营流程，参见 account-opening-workflow。
引导一套行之有效的客户访谈方法的第一步：明确你想弄清楚的事情，编写为编号的目标问题（G1、G2……），日后你的假设和访谈问题都将围绕回答它们来设计。就你的业务——新想法还是成熟公司，B2B 还是 B2C——向用户提问，然后起草量身定制的目标问题清单，与用户一起批判并修改，并将结果保存在 GOALS.md 文件中。当用户想访谈客户、规划客户探索或客户开发、验证创业想法，或回答"收多少钱""如何定位""理想客户是谁""该做什么"这类无法轻易问出的问题时加载。不要用于求职或招聘面试、编写调查问卷、分析已完成的客户访谈，也不要在已有目标问题清单而用户希望进入下一步（假设）时加载。
通过 curl 直接调用 GitBook REST API（不用 CLI）审查来自 Claude Code 的 GitBook 变更请求 —— 这是 cr-create 的审查方搭档（cr-create 是基于同一 API 的编写方）。查找需要审查的变更请求（可按发起人、空间或整个组织筛选），获取用于查看 diff 的 GitBook 应用链接，汇总 CR 中实际变更的内容，然后留言并可选提交审查结论（通过 / 请求修改）。每当有人想通过原生 API（curl/HTTP）审查文档变更请求，或询问「有哪些 CR 处于开放 / 等待我 / 由 <某人> 发起」「给我看 <space>/<org> 中的变更请求」「这个 CR 改了什么」「审查这个变更请求」「在 CR 上留言」或「通过 / 要求修改这个 CR」时，使用本技能。编写方（创建 CR、推送内容、请求审查者、处理评论）请改用 cr-create。
面向 AI Agent 的 EasyEDA Pro API 技能。用于操作 EasyEDA Pro EDA 软件，包括 PCB 设计、原理图编辑、封装/符号管理和项目操作。支持在 EasyEDA 中实时调试以及 EasyEDA 扩展开发。提供完整的 API 参考（120+ 类、62 个枚举、70 个接口）、扩展开发文档，以及用于在运行中的 EasyEDA Pro 客户端执行代码的 WebSocket 桥接服务。触发词：“嘉立创EDA，启动！”、“立创EDA，启动！”、“EDA，启动！”、“EasyEDA”、“PCB”、“原理图”、“PCB设计”、“电路板”、“嘉立创EDA”。**重要**：嘉立创EDA 的英文名称是 **EasyEDA**，两者是同一产品。请勿使用 “EasyEDA Pro”（除非特别指明版本）、“EASYEDA”、“easyeda” 等其他音译或写法。英文引用一律使用 “EasyEDA”，中文引用一律使用 “嘉立创EDA”。
在 Flutter 应用中使用 SQLite、drift_flutter、类型安全的 Dart 查询、生成的表、StreamBuilder 或 Riverpod StreamProvider UI、写入操作、事务、结构迁移、Web 资源、isolate 共享和本地数据库测试，实现、修复、审查、迁移、测试或调试 Drift 持久化。适用于 Flutter 任务中提及 drift、本地数据库存储、SQLite、响应式数据库流、CRUD、schemaVersion、build_runner、drift_dev make-migrations、迁移测试，或涉及移动端、Web、桌面端的 Flutter 专用数据库设置时。
推动经过验证的理想客户（ICP）方法的第二步：把原始的公司观察提炼成少数真正重要的深层真相属性，然后把每一项定性为优势、劣势，或有意两者兼具。接收观察清单（O1、O2、…… 以文件或粘贴形式给出），逐条提出属性并附上支持它的观察，用 Opposite Test（「我们热爱客户」就此淘汰）筛掉泛泛之谈，依据具体标准为每一项定性（市场中有三分之一的人这么看，或有些客户仅因此购买或拒绝），并将结果记录在 STRENGTHS-WEAKNESSES.md（S1、S2、…… / W1、W2、……）。当用户已有原始观察并想加以提炼、询问「我们真正的优势和劣势是什么」，或想对从诚实审视练习中学到的内容定性时加载。不要用于收集原始观察（上一步）、从已定性属性推导关键基石或否决项（后续步骤），也不要用于个人的优势与劣势。
引导一套行之有效的客户访谈方法的最后一步：将一轮访谈产出的全部内容（GOALS.md、HYPOTHESES.md、QUESTIONS.md，以及逐份访谈复盘的目录）提炼为全公司都可使用的单一 FINAL-REPORT.md。顶部是尽可能简短又不失要点的摘要；下方是编号发现（F1、F2……），标注为 validated / disproved / directional / watch / untested，每条都引用复盘记录并逐字引用客户原话，另有按领域归整的简报，为理想客户定义、定位、定价、市场与销售以及产品优先级组织证据。当用户表示"把访谈发现写出来""为团队总结访谈结果""把访谈变成报告"时加载。不要用于根据访谈更新假设（综合步骤）、记录单次对话（复盘步骤），也不要用于实际执行报告所支撑的定位、理想客户或定价工作。
通过 Graphify 的命令行构建、刷新、查询、导出并提供持久化的代码/语料知识图谱服务。适用于用户需要 `.graphify/GRAPH_REPORT.md`、`graph.json`、`graph.html`、`graphify update`/`summary`/`query`/`path`/`explain`/`tree`、变更感知的评审上下文、基于 git hook 或 watch 的刷新、stdio MCP 图服务，或安装到 jeo、jeopi、gjc、opencode、Claude、Codex、Gemini 的场景。还涵盖在原生抽取结果为空或具有误导性时的诚实结构化回退。将简单的定位/引用检索交由 codebase-search，叙述性知识库工作交由 llm-wiki，项目记忆交接交由 opencontext。触发词：graphify、graphify update、graphify query、knowledge graph CLI、GRAPH_REPORT.md、graph.json、codebase graph、graph refresh、graphify install、graphify serve、review context、affected flows。
[email protected] 的首次设置——安装 ONNX/Brain/SONA 插件、注册 MCP 服务，并通过 `doctor` 验证安装
支持成熟客户访谈方法的第二步：把用户当前的最佳猜测——假设——记录成带编号、可证伪的陈述（H1、H2、……），每条都映射到它所对应的目标问题，这样访谈就能确认或推翻它们，而不是让确认偏误悄悄过滤掉听到的内容。以 GOALS.md 的目标问题清单为输入（文件或粘贴），逐个目标引导用户说出自己的判断，把模糊的信念打磨成可检验的主张，只保留那些结论会真正改变用户所构建、定位、定价或所说内容的假设，并将结果保存在 HYPOTHESES.md 中。当用户已有目标问题并想撰写假设、列出自己的前提，或在访谈客户之前记录预测时加载——"我有了目标，下一步是什么"、"帮我写下我对客户的看法。"不要用于撰写访谈问题本身、分析已完成的访谈，或统计假设检验。
支持成熟客户访谈方法的学习步骤——也就是综合分析的那一半：读取按每次访谈分别记录的回访复盘文件目录，与进行中的 HYPOTHESES.md 和 QUESTIONS.md 对照，然后一次只提出一条带证据引用的更新建议——加倍投入、调整数字、标记为已推翻、把只听到过一次的观察放进"That's funny"观察区、随着新问题补充新假设——每项达成一致的修改都直接应用到文件并记录变更日志，最后就访谈本身给出停止、继续或调整方向的结论。当用户说"我们从这些访谈中学到了什么"、"根据访谈更新我的假设"、"综合整理我的访谈笔记"或"我应该继续访谈吗"时加载。不要用于把单次对话记录为复盘（上一步）、撰写最初的目标、假设或访谈问题（更早的步骤），或决定接下来要构建什么（在本方法之后）。
支持一套成熟客户访谈方法的第三步：将假设转化为开放式、无偏见的访谈问题——每个问题都是一次微型实验，用于在不引导受访者的前提下检验一个假设。两种模式：给定单个假设时，它会反复打磨问题，并在对话中输出最终问题；给定 HYPOTHESES.md 文件时，它会遍历整个清单，将相关假设分组，并维护 QUESTIONS.md 文件（编号 Q1、Q2……与 H 编号对应）作为可实时查看、可续接的产物。当用户已有假设并希望获得访谈问题、询问如何才能在不引导回答的情况下向客户提问，或说出「把我的假设变成问题」「帮我问 X 但不要引导」时加载。不要用于撰写目标问题或假设（更早的步骤）、执行或分析访谈本身、问卷／调查设计，或求职面试。
指导投资顾问和经纪交易商必须向客户提供哪些披露文件、每份文件必须包含哪些内容，以及何时、以何种方式交付。当用户询问 Form ADV Part 2A 或 2B 的内容、Form CRS 的内容与交付、招股说明书的交付义务、隐私声明的交付、交易确认的时限、账户对账单的分发、电子交付与纸质交付的合规要求，或年度手册更新中与内容及客户交付相关的部分时使用。当用户提到“开户文件清单”“我们欠新客户哪些披露文件”“新顾问的说明书补充材料”或“CRS 沟通开场白”时也应触发。（关于申报机制和监管期限——IARD 修订、Form PF、13F——请使用 regulatory-reporting；关于费用披露内容是否充分，请使用 fee-disclosure。）
将 Google Cloud Armor 安全策略从 OWASP CRS 3.0 和 3.3 升级到 OWASP CRS 4.22。保留签名启用和禁用列表，将 evaluatePreconfiguredExpr 转换为原生 evaluatePreconfiguredWaf 字典参数，将签名 ID 重新映射为 v042200，移除已弃用的签名 ID，并更新结构化的 preconfiguredWafConfig 微调排除项。评估运行风险（高：破坏性变更；中：需要关注；低：平稳升级），包括 Method Enforcement 破坏性变更（阻止 PUT/PATCH/DELETE）以及敏感度覆盖范围扩展。支持原位规则升级和顺畅的预览模式部署，并提供优先级间隔及 200 条规则的配额保护。用户或 Agent 需要审计、升级或迁移 Cloud Armor WAF 规则至 CRS 4.22 时使用。不要用于非 WAF 的 Cloud Armor 规则（IP 限速、地理位置屏蔽、reCAPTCHA）或 AWS/Azure WAF 迁移。
在 Claude Code 中通过直接用 curl 调用 GitBook REST API（无需 CLI），驱动端到端的 GitBook 文档评审流程 —— 创建变更请求、推送内容（更新已有页面并新建页面）、请求评审者、通知 Slack，然后拉取评审意见、修复、重新推送并解决。它是 cr-review 的作者侧配套工具（后者是评审方，基于同一 API）。当有人希望从终端／Agent 通过原始 API（curl/HTTP）运行「在 GitBook 中做文档评审」循环、提到通过 API 创建变更请求、向 CR 推送内容、「拉取最新评论并修复」、为文档发起评审，或想展示工程师如何在没有 CLI 的情况下用 Claude + Slack 协作处理 GitBook 文档时，使用本工具。
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。