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只要用户提及任何与在 Akademikernes Jobbank、jobbank.dk 上求职，或在丹麦寻找学术类或高学历岗位相关的内容，就务必使用此技能——即使用户未明确提及 jobbank.dk。丹麦招聘信息、毕业生培训岗位、Ph.d. 职位，或在丹麦特定行业或地区找工作的问题也应调用此技能。触发短语包括：jobbank、akademikernes jobbank、jobs denmark、academic jobs denmark、find job denmark、highly educated jobs、graduate job denmark、trainee position denmark、ph.d. position denmark、postdoc denmark、studiejob、fuldtidsjob、deltidsjob、vikariat、freelance job、praktikplads、job søgning、jobsøgning、søg job、ledige stillinger、nye jobs、it jobs denmark、engineering jobs denmark、marketing jobs denmark、finance jobs denmark、healthcare jobs denmark、remote job denmark、fjernarbejde、job københavn、job aarhus、job odense、nyuddannede job、job til nyuddannede、international job denmark、jobbank søgning、find stilling、data scientist job、software developer job、projektleder stilling、konsulent job、data analyse job。
用户提及任何与丹麦职位列表、在丹麦求职、在丹麦找工作或 Jobdanmark 职位空缺相关的内容时，务必使用此技能 — 即使用户没有明确提及 jobdanmark.dk。用户在求职语境中询问特定丹麦职业类别、市镇、工作类型或薪资时，也应调用此技能。触发词包括：danish jobs、jobs in denmark、find job denmark、job search denmark、danish job listings、jobdanmark、job opslag、find job、jobsøgning、ledige stillinger、stillingsopslag、job i Danmark、fuldtidsjob、deltidsjob、studiejob、praktikplads、elev、fleksjob、IT job denmark、sygeplejersker job、håndværker job、ingeniør job、pædagog job、kontor job、leder job、salg job、hotel job、kirke job、job aarhus、job københavn、job odense、job aalborg、job sjælland、job jylland、job fyn、jobkategorier denmark、ledige job、ansøgningsfrist、søg job、job opslaget、jobopslag、danish vacancies、work in denmark、employment denmark、job denmark、jobs near me denmark、apprentice denmark、internship denmark、part-time denmark、full-time denmark
只要用户提及与丹麦求职、职位列表、职位空缺、丹麦就业机会或丹麦政府求职门户相关的内容，就务必使用此技能——即使未明确提到 jobnet.dk。丹麦就业背景下，关于特定职位、职业、雇主或地区的问题也应调用此技能。此技能涵盖由 STAR（Styrelsen for Arbejdsmarked og Rekruttering）运营的丹麦官方公共求职门户。触发短语包括：danish jobs、danish job search、jobnet、jobnet.dk、find job denmark、danish employment、job i danmark、job på jobnet、offentlige job、stillinger i det offentlige、public sector jobs denmark、government jobs denmark、STAR jobs、job ledige stillinger、ledig stilling、søg job、job opslag、job vacancy denmark、stillingopslag、jobopslag、sygepleje job、ingeniør job、lærer job、pædagog job、it-job denmark、jobs in copenhagen、jobs in aarhus、jobs in odense、deltidsjob、fuldtidsjob、fastansættelse、tidsbegrænset ansættelse、fleksjob、sygeplejerske job、social worker job denmark、occupation search denmark、esco occupation、job deadline、ansøgningsfrist、søg efter job、full time job denmark、part time job denmark。
按 ASIN 获取并分析亚马逊商品评论，支持 15 个站点（含美国站），并可按星级筛选评论。用户提到亚马逊评论、美国站评论、商品评价、买家投诉、差评、好评、星级评分、评论分析、评论情感、产品改良建议、Vine 评论、已验证购买评论、竞品评论研究、Amazon reviews、US reviews、Amazon.com reviews、product feedback、negative review analysis、positive review analysis、star rating filter、review sentiment analysis、product improvement insights、Vine reviews、competitor reviews、customer feedback 时触发此技能。即使用户未明确提到“评论”，只要需求涉及读取、筛选或分析亚马逊商品的买家评论，也应触发此技能。
西柚找词（西柚洞察）亚马逊 ASIN 与关键词分析，经 LinkFox 网关转发西柚 OpenAPI。覆盖 ASIN 流量得分、反查关键词、词排名/流量趋势、BSR、ABA 周趋势、关键词竞争度与建议竞价等 17 个接口，支持 US/UK/DE 等 13 个站点。用户提到西柚找词、西柚洞察、Xiyou、ASIN 反查关键词、关键词分析、ABA 周搜索量、流量得分、词排名趋势、xiyou keyword research、ASIN traffic score、reverse ASIN lookup、search term analysis 时触发。即使用户未写「西柚」，只要需求是通过西柚找词查亚马逊 ASIN/关键词流量与排名数据，也应触发。使用前须配置 LINKFOXAGENT_API_KEY 以及环境变量 XIYOU_CLIENT_ID、XIYOU_CLIENT_SECRET。
通过访谈用户，为 Claude Code 或 Codex CLI 生成 /goal 超级提示词。适用于用户想要定义长期自主目标的情况，例如迁移、重构、功能构建、优化循环、修复测试、研究项目或学习系统，或任何需要 Agent 无需持续指导即可端到端执行的任务。触发示例：“帮我写一个目标”“我想让 Claude 一直工作，直到……”“自主运行这个”“设置一个 /goal”，或任何暗示需要持续 Agent 式执行以达成复杂结果的请求。此技能会通过结构化访谈（每次一个问题）提取结果、背景、成功标准、约束和质量要求，然后输出可直接粘贴到 Claude Code 或 Codex 的完整超级提示词。
资深动效设计师，可将任何产品网站、故事／主题或歌曲制作成简短、易分享的动态图形视频（15–90 秒的作品集短片、预告片、迷因／恶搞短片、数据故事和节拍剪辑——节奏快速、音乐驱动、充满张力，使用醒目大字且无旁白）。输出适用于 LinkedIn、Instagram、X 和 Reels/TikTok 的真实 MP4，可选配音效设计和旁白。流程从简短引导式需求收集开始（先选语言——葡萄牙语、英语、西班牙语或其他——再选产品、故事或节拍剪辑〔各有对应问题〕、视觉风格、创意、版本、音效、旁白、平台、时长、画面、CTA、旁白引擎、声音、字幕、质量等级、吸引点、留存、节奏），直接从网站提取品牌信息，并行生成多个版本，在 Finder 中展示并询问哪个版本最好。用户想为产品、网站、故事／主题或歌曲节拍／热血剪辑制作动效视频、动画短片、宣传／预告片、社交视频、动画解说或“作品集短片”时使用。
用于审计和利用网络服务及移动应用中 TLS/SSL 实现与错误配置的全面方法论。涵盖协议降级攻击，包括针对 SSLv3 CBC 填充的 POODLE (CVE-2014-3566)、利用 SSLv2 导出密码解密 TLS 会话的跨协议攻击 DROWN (CVE-2016-0800)，以及强制使用 RSA 导出级密钥交换的 FREAK (CVE-2015-0204)。涉及利用 TLS 1.0 中 CBC IV 可预测性的 BEAST (CVE-2011-3389)、分别针对 TLS 层和 HTTP 层压缩预言机的 CRIME (CVE-2012-4929) 与 BREACH，以及用于 OpenSSL 内存泄露的 Heartbleed (CVE-2014-0160)。涵盖针对主机名验证或证书链验证不当应用的证书验证绕过技术、使用 Frida 和 Objection 对移动应用进行中间人拦截的证书固定绕过、通过 NTP 操纵和子域利用实现的 HSTS 绕过、针对非幂等端点的 TLS 1.3 0-RTT 重放攻击、包括客户端证书窃取与中继的双向 TLS (mTLS) 认证攻击，以及用于侦察的 Certificate Transparency 日志监控。主要工具包括用于全面 TLS 审计的 testssl.sh、用于 Python 集成扫描的 sslyze、用于快速密码枚举的 sslscan，以及用于大规模高速 TLS 探测的 tlsx。对应 CWE-295（证书验证不当）、CWE-319（敏感信息明文传输）和 CWE-757（协商期间选择较弱算法）。
筛选 PostHog 产品驱动型潜在客户并起草外联内容，适用于即将进入账单转换阶段的客户：创业项目客户的免费额度即将到期，或用户的首张账单将达到 2,000 美元及以上。TAE 需要跟进创业项目额度到期线索、高额首张账单提醒，或匹配条件包含“startup rolloff”“credit spend”“first invoice”“credits expiring”或“high usage transition”的线索时使用。TAE 粘贴的 Salesforce 线索详情包含“Startup rolloff + high credit spend”或“First invoice >= $2K”等匹配条件时，也会触发。
2025 年现代 PowerShell 安全实践：SecretManagement、JEA、WDAC、凭据保护。遇到以下情况时主动启用：(1) 使用 Microsoft.PowerShell.SecretManagement 和 SecretStore 存储凭据；(2) Just Enough Administration (JEA) 端点；(3) PowerShell 的 Windows Defender Application Control (WDAC)；(4) 凭据保护（PSCredential、SecureString、DPAPI）；(5) 模块签名和 Authenticode 签名；(6) ConstrainedLanguage 模式；(7) 审计日志（转录、ScriptBlock 日志、模块日志）；(8) AMSI 集成；(9) PowerShell 的 AppLocker 规则；(10) 供应链安全（PSGallery 信任、软件包哈希验证）。提供 SecretManagement 设置、JEA 配置、WDAC 策略模板、签名工作流和审计日志配置。
在终端中获取 Allrecipes 的所有食谱——以数据形式缓存，支持结合厨房现有食材搜索、经贝叶斯平滑的排序，以及一行式购物清单。触发短语：`search Allrecipes for X`、`find a recipe for brownies`、`scale this Allrecipes recipe`、`build a grocery list from these recipes`、`what can I cook with what I have`、`use allrecipes-pp-cli`、`run allrecipes`。
全栈 PlantUML 专家：根据描述创建 PUML，将图像转换为 PUML（视觉逆向工程），并在本地渲染（PNG/SVG/PDF），无需联网。支持 macOS/Windows/Linux；自动安装 PlantUML、Java 和 Python。涵盖 PlantUML Language Reference Guide v1.2025.0（607 页）的全部 27 章：Sequence、Use Case、Class、Object、Activity（legacy+new）、Component、Deployment、State、Timing、JSON、YAML、nwdiag、Salt/Wireframe、Archimate、Gantt、MindMap、WBS、Maths、ER、Common Commands、Creole、Sprites、Skinparam、Preprocessing、Unicode、StdLib（C4/AWS/Azure/K8s/ArchiMate）。适用于：绘制图表、创建 PUML、将图像转换为 PUML、渲染 .puml、调试 PUML、解释 PlantUML 语法及任何 UML 任务。
用户要求优化缓慢的 T-SQL 查询、修复 SQL Server 性能回退、改进 SARGability、重写联接、验证是否可移除联接、比较临时表数据类型、选择重写模板、诊断参数嗅探、评估查询提示、检查统计信息/基数估算、减少溢出或内存授予、使用 Query Store 或解读执行计划证据时，应使用此技能。遇到慢查询、扫描与查找的比较、隐式转换、不良联接、tempdb 溢出、查询重写、分区谓词安全性等情况，以及建议索引或查询提示之前，应主动启用。提供：证据优先的工作流、重写模板、参数嗅探指南，以及建议索引或查询提示前的门控规则。
只要代码会构建、返回、获取或执行针对用户真实 Postgres 数据库运行的 SQL，就应使用本技能——即使请求看起来只是普通功能或错误修复，也没有提到“安全”“注入”或“SafeSqlFragment”。涵盖：编写或编辑任何 pg-meta 函数、查询构建器或端点，以构建/返回针对数据库对象（表、视图、函数、DB 触发器、索引、RLS 策略）的 SQL；将 schema/table/column/search/route-param 值插入 SQL 文本；存储、获取或重新运行从数据库往返的 SQL（策略定义、函数/视图定义、已保存的代码片段内容）；以及任何向项目数据库发送 SQL 的“Run”/“Apply”/“Execute”操作（SQL 编辑器运行选定内容、策略编辑器应用、代码片段运行器）。编写此类代码之前就加载本技能，不要等到审查完成的 diff 时才加载。只有在变更完全不涉及 SQL 文本或执行时才跳过，例如样式、无关的数据钩子、非 SQL 表单验证或 UI 布局工作。
中国大陆电视剧创作工艺、文档与制片流程（国产剧创作体系与制片链）——与日本及韩国/法国技能并列的中国层面内容。内容提炼自姚扣根《电视剧写作概论》（2016；剧集分类、四种中国剧本格式、3 分钟/15 分钟/集尾悬念规律、36 种情境）、张巍《电视剧改编教程》（2014；五种素材来源、卖点迁移、六个案例）、张明智与宋佩怡《电视剧出品人与制片人教程》（2016；时长规则、两阶段审查、场景分解表、合同）、赵彬彬《影视剧片段改编教程》（2016；电影到舞台片段），以及道格拉斯和布鲁姆教材译本中的美国电视剧术语官方中文译法。撰写或评判国产剧、将小说或 IP 改编为 30–50 集电视剧、撰写策划书/分集梗概/人物小传、排版中国电视剧本、确定集数和字数、核查内容红线及立项/备案/审查流程、阅读中国编剧合同，或将美国剧集术语对应到中国用法时使用。
当用户在任何技术语境中提及“Taro”，询问“Taro API”“Taro components”“Taro configuration”“Taro development”“Taro project”“mini program with Taro”“WeChat mini program”，使用 Taro 方法（如“Taro.request”“Taro.navigateTo”），或讨论使用 Taro 框架进行多平台开发时，使用此技能。提供全面的 Taro 框架文档，包括 API、组件、配置和开发指南。
使用 Google 的 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。无需训练自定义模型，即可预测任何单变量时间序列——包括销售额、传感器读数、股价、能源需求、患者生命体征、天气或科学测量数据。支持基础预测，以及使用动态和静态外生变量的高级协变量预测（XReg）。加载模型前自动检查系统 RAM/GPU，处理前验证数据集是否适配，支持 CSV/DataFrame/数组输入，并返回点预测和经过校准的预测区间。附带预检系统检查脚本，首次使用前必须运行，以验证机器能否加载模型并处理指定数据集。
面向网页与 UI 的排版：模块化字号比例、字体搭配、标题层级、易读的正文、流体 clamp() 尺寸、可变字体、字体加载和文字效果。适用于与字体或文字样式相关的任务。触发词："typography"、"font pairing"、"type scale"、"heading sizes"、"responsive text"、"font combination"、"text style"、"variable fonts"、"fluid typography"、"google fonts"、"line height"、"font loading"。完整的 token 体系（间距、颜色、组件）请使用 design-system，它会使用此处定义的字体比例。
使用 ffmpeg 从视频文件中提取帧，以供 AI/LLM 分析。适用于：（1）用户要求分析、描述或总结视频文件；（2）用户想从视频中提取帧或截图；（3）用户提供视频文件（.mp4、.mov、.avi、.mkv、.webm 等），并询问其视觉内容；（4）用户想识别视频中的场景、物体或事件；（5）用户想在提取的帧上叠加时间戳以供时间参考。将视频转换为 JPEG 帧，可作为图像附加到 LLM 提示词中。需要 PATH 中存在 ffmpeg。支持场景变化检测、针对模型的优化（Claude/OpenAI/Gemini）、质量预设（efficient/balanced/detailed/ocr）、灰度和高对比度 OCR 模式，以及通过 --max-frames 自动计算 FPS。
用于对 WPS 365 / AirPage / 智能文档 / kdocs 在线文档执行任何操作：创建文档、读取或搜索块结构、插入或编辑段落和标题、操作表格（合并单元格、插入行）、上传图片、添加或查询评论，或将 Markdown/HTML 转换为块。用户用中文提及 kdocs、AirPage、智能文档 或 365.kdocs.cn 时触发，例如“帮我在那个 kdocs 文档里加一段”“查一下文档的块结构”“创建一个新的 AirPage 文档”“把这段 markdown 插进去”“合并表格单元格”或“往文档里加评论”。不要用于本地 .docx/.xlsx 文件、WPS 桌面应用问题、Notion、Google Docs 或通用浏览器/脚本自动化。
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。