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通过 Longbridge Securities 进行市场微观结构分析——买卖价差、订单流毒性（大单压力）、流动性深度、价格冲击和机构订单方向。涵盖 A 股集合竞价分析和港股大宗交易机制。触发词："盘口分析"、"微观结构"、"订单流"、"大单分析"、"买卖价差"、"逐笔分析"、"买卖盘深度"、"挂单墙"、"主力动向"、"集合竞价"、"盤口分析"、"微觀結構"、"訂單流"、"大單分析"、"買賣價差"、"逐筆分析"、"買賣盤深度"、"掛單牆"、"主力動向"、"market microstructure"、"order flow"、"bid-ask spread"、"depth analysis"、"large order"、"order book imbalance"、"price impact"、"auction analysis"、"institutional order flow"。
指导使用 11 步工作流、LaTeX 模板和反直觉写作策略，逐节撰写学术论文。涵盖摘要、引言、方法、实验、相关工作、结论和补充材料。适用于：用户要求撰写或起草论文某一节、需要 LaTeX 模板、想提升学术写作质量、优化新颖性表述，或提及“write introduction”“draft method”“paper writing”时。不要用于投稿前评审（请使用 paper-review）、实验执行（请使用 experiment-pipeline），或论文规划/故事设计（请使用 paper-planning）。
通过协调准备级联流程，为整个网站的迁移做好准备：完整清单爬取（extract --prep）、页面类型和模块目录确认（direct --prep）、原型类型模板及设计规范（prototype --prep），以及资源准备；各阶段之间设有确认关卡。构建供 `migrate` 使用的类型化页面清单、已确认的模块目录和设计规范。适用于用户希望准备或设置整站迁移、运行迁移准备、在迁移网站前确认页面类型和模块、为大型网站的迁移做准备，或调用 `$stardust prepare-migration` 的情况。触发语包括“prepare the migration”、“migration prep”、“set up the migration data”和“get the site ready to migrate”。仅适用于重新设计流程；对于设计不变的迁移，`replica` 会运行自己的保留模式准备级联流程；切勿将 prepare-migration 与 replica 串联使用。它不用于执行迁移本身（`migrate`）或转换单个页面（`deploy`）。
为 Reddit、Twitter/X、LinkedIn、Instagram、Facebook 和 TikTok 创作并发布社交媒体帖子。包含各平台的格式规范、字符上限、话题标签策略、开头钩子和内容再利用。可通过 API 直接发布到 Reddit 等平台。触发短语：“social media post”“tweet”“LinkedIn post”“Instagram caption”“TikTok script”“social content”“social media copy”“carousel”“thread”“social media strategy”“repurpose content”“hashtag strategy”“post to reddit”“publish on social”“post on reddit”“share on social media”。
使用 Vercel AI SDK v6 构建 React 聊天界面。涵盖 useChat/useCompletion/useObject 钩子、消息 parts 结构、工具审批工作流，以及 18 个 UI 错误解决方案。避免 React Strict Mode、并发请求、陈旧闭包和工具审批边缘情况等已记录的问题。适用于：实现 AI 聊天 UI、从 v5 迁移到 v6、排查 "useChat failed to parse stream"、"stale body values"、"React maximum update depth"、"Cannot read properties of undefined (reading 'state')" 或工具审批工作流报错。
为品牌生成多种 Logo 方案，涵盖不同结构（文字标、组合标、纯符号、字形符号、字母组合），并提供设计理由、应用规格和便于决策的展示。不同于用于打造完整品牌体系（Logo、色彩、字体、语调和应用）的 `brand-identity`。专注深入设计 Logo：字体风格、符号方案、应用场景规范（16px 网站图标、刺绣、标牌、动态效果）和制作规格（适用于 SVG、单色、反白）。适用于 Logo 设计、文字标、字母组合、组合标、标志变体、Logo 迭代、重新设计或优化 Logo、Logo 焕新、字形符号，以及为现有品牌探索标志变体等请求。不适用于完整品牌形象（使用 `brand-identity`）、定位或策略（使用 `brand-discovery`）、整个项目的创意方向（使用 `creative-direction`）或单次插画
通过 Longbridge Securities 进行公司事件驱动分析——捕捉并分类造成价格错位的事件：大股东增持／减持、股权激励、定增、配股、回购、并购重组、指数调整和管理层变动。整合公告、公司行动与股东数据，产出事件信号。触发词："公司事件""事件驱动""大股东增持""大股东减持""股权激励""定增""配股""回购""并购重组""指数调整""管理层变更""公告分析""corporate event""event-driven""share buyback""equity incentive""major shareholder increase""rights issue""M&A arbitrage""index rebalancing""insider buying""corporate action analysis"。
艾略特波浪理论信号引擎——通过 Zigzag 检测摆动点，匹配 5 浪推动（1-2-3-4-5）与 3 浪调整（A-B-C）结构，结合斐波那契关系校验，生成波浪位置、目标价位与风险位。触发词: "艾略特波浪"、"波浪理论"、"推动浪"、"调整浪"、"斐波那契"、"1浪"、"3浪"、"5浪"、"abc浪"、"艾略特"、"波浪計數"、"推動浪"、"調整浪"、"斐波那契"、"Elliott wave"、"wave theory"、"impulse wave"、"corrective wave"、"fibonacci retracement"、"wave count"、"wave 3"、"wave 5".
使用 Claude Code 作为 Agent，基于真实的 Datadog LLM-Obs 数据在本地迭代改进代码。先建立基线评估，进行一次有针对性的更改，使用同一评估工具重新评分；如果评分朝目标方向提升，则保留更改（将处于噪声范围内的提升标记为暂定），然后重复。用户说“run an auto experiment”“hill-climb this code”“iteratively improve X and measure the delta”“optimize this prompt/file against my traces”“auto-optimize against LLM-Obs”，或需要 auto_experiments worker 的本地等效方案时使用。支持 ml_app、dataset_id、annotation_queue_id（人工标注交互队列）、trace_ids 列表，或（特殊情况下）本地数据集文件。语料及其验证集/测试集划分存储在 Datadog LLM-Obs Datasets 中，每次运行创建一次，名称中带有时间戳
促使企业从三种自洽的定价策略中选择一种：More for More（更优，定价与之匹配）、More for Less（以合理价格提供所需价值）或 Less for Less（精简但极其实惠），然后让整个公司围绕该策略保持一致。分为三个设有决策关卡的阶段：（1）收集当前实际情况——收费内容、营销承诺、服务客群；（2）将现状映射到三种策略，找出混用之处，并深入讨论权衡，直到承诺采用一种策略并接受其后果；（3）审核每个信号（定价页、主页、支持、路线图），制定按与既定策略矛盾程度排序的保留／停止／开始计划。用户询问哪种定价策略适合自己、是否应走高端／价值／低价路线、为何定价让人困惑或混乱，或如何协调产品、价格与营销时使用。不要用于设定具体价格、撰写涨价公告、定义理想客户或改写营销文案。
帮助创始人建立涨价的理由，并制定能够支撑涨价的举措；目标是提高价格，不讨论是否该涨价。分为三个阶段：（1）了解实际情况（当前收费、承诺内容、购买者），判断价格定位所选择的市场（每月 1/10/100/1,000 美元梯级）、利润影响（涨价 10% 可能带来约 100% 的利润增长），以及低价源于策略还是恐惧，并确定一个较高的初步目标；（2）暂不评判，集思广益提出支撑更高价格的举措——进入更高一级市场、按创造的价值而非节省的成本定价、打造 Love 和 Utility 驱动因素、实现差异化、重新包装；（3）筛选并逐一审视举措，最终留下少数优质、符合策略、可执行且有需求的方案。用户询问应该涨多少、怎样才能收取更高价格，或为什么觉得定价太低时使用。不要用于确定精确价格、撰写涨价通知、定义理想客户，或在三种定价策略中做选择。
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。