Skill.md files: teach Claude once, not every chat.

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name: video-transcript-downloader
description: 内容创作者与自媒体创作者在需要下载视频、提取视频网站字幕时，当需要获取纯文本稿或本地媒体文件请一键调用。自动清洗时间轴与杂音标记，一键下载音视频并生成干净的段落式字幕，大幅提升二创与内容处理效率。
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name: viral-video-copywriting
description: 自媒体创作者与运营专员在缺乏爆款方法论、需拆解对标视频时使用。当需要创作短视频文案时，自动提取抖音视频信息并深度拆解开头钩子等爆款因素，一键生成符合爆款规律的原创文案，助你轻松打造高赞爆款内容。
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name: web-design-analyzer
description: 网页与数字界面设计师和网页开发工程师在需要逆向分析网页截图时，使用本技能一键提取配色、排版及组件特征，自动生成结构化 Design System 数据与 AI Coding Prompt，让设计还原与前端开发更高效。
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name: web-to-app
description: 网页开发工程师当需要将任意网页URL封装为独立桌面客户端时，使用此技能可一键生成体积仅约5MB的跨平台（Win/Mac/Linux）原生应用安装包。支持自定义图标与高级配置，助你快速交付轻量级桌面端产品。
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name: wechat-hotspot-publisher
description: 自媒体创作者和运营专员在需要全网追热点分发时，使用此技能可自动采集热点并10分制筛选优质选题，AI一键生成适配公众号、小红书、B站的爆款图文与HTML排版，直接发布至各平台草稿箱，轻松完成多平台高质量内容分发。
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name: wechatsync-publisher
description: 自媒体创作者在进行全网内容分发时，使用此技能可智能筛选优质选题、AI生成多版本文章，并一键自动适配格式发布至微信公众号、知乎、掘金等6大平台，轻松实现从创作到推送的全流程自动化，大幅提升多平台运营效率！
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name: xiaohongshu-makeup
description: 自媒体创作者与电商运营在推广美妆护肤产品时，当需要创作或优化小红书笔记、生成AI配图提示词时，使用此技能可一键生成高转化爆款笔记、吸睛标题与精准标签，自动产出专业文生图提示词，轻松打造小红书爆款内容。
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name: cheat-on-content
description: 给所有想把"感觉"变成可校准预测的内容创作者。**方法论通用**——打分 → 盲预测 → T+3d 复盘 → 进化 rubric 的循环适用任何能被量化（播放 / 阅读 / 收听 / 点击）的内容。**rubric 是循环的内容，不是循环本身**——当前内置一份观点视频 rubric（参考博主 25+ 视频拟合），其他形态可借这套起步并 bump 调权重。**强烈建议导入对标账号**作为初始信号源（/cheat-learn-from）。触发词："初始化"/"打分这篇"/"启动预测"/"已发布"/"复盘"/"升级 rubric"/"推荐选题"/"抓热点"/"状态"/"找对标"/"learn from"。**首次使用必须先跑 /cheat-init。**
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name: cheat-bump
description: 提议并执行 rubric 或 bucket 升级。两种模式：**完整 rubric bump**（最高风险动作，5 步强制 + 跨模型审核）和 **--bucket-only 轻量重校**（只换 bucket 边界，不动 rubric 公式）。**Phase 2 强制走 cheat-score-blind sub-agent 给校准池重打分**——不接受 self-scored fallback。触发词："升级 rubric"/"bump rubric"/"更新公式"/"我想加一个维度"/"调整权重"/"重校桶"/"recalibrate bucket"。
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name: cheat-init
description: cheat-on-content 的首次 onboarding 与脚手架创建器。统一流程——所有用户都走相同 5 阶段闭环，唯一区别是"发过视频的人"会在 init 时多一步：抓取已有视频建立历史 context（用于后续 cheat-seed 给更贴合的选题、更准的 baseline）。触发词："初始化"/"init"/"首次使用"/"我是新用户"/"setup cheat-on-content"。**必须在用户第一次会话执行；其他子 skill 在 .cheat-state.json 不存在时自动路由到此。**
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name: cheat-migrate
description: 把老用户的 .cheat-state.json 升级到当前 schema_version。读 migrations/registry.md 算迁移链，按顺序应用每一步迁移文件。幂等：跑两次结果一样。失败停在中间版本不前进。触发词："迁移"/"升级 state"/"migrate"/"我的 state 是老版本"/"schema 版本不对"。
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name: cheat-persona
description: 从复盘评论数据派生 / 刷新账号的受众画像，写入 audience.md。这是和 rubric 平行的第二个派生物——rubric 答"怎么打分"，persona 答"谁在看"。cheat-seed 选题 / 写稿时读它。**audience.md 含实绩信号，cheat-score-blind 硬禁读**。触发词："构造受众画像"/"更新 persona"/"我的观众是谁"/"build persona"/"刷新受众画像"/"看看我的受众画像"。
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name: cheat-recommend
description: 从 candidates.md 里按当前 rubric 排序推荐 top N 选题，每条带 composite + 一句 rationale + 锚点对比。**candidates 不存在时给引导而非报错**。触发词："推荐选题"/"next topic"/"下一篇做什么"/"recommend topics"/"挑一个选题"。
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name: cheat-score-blind
description: INTERNAL sub-agent for blind 7-dim rubric scoring. **NOT a user-facing skill — do NOT invoke from main conversation.** Called via Task tool by cheat-score / cheat-predict / cheat-bump to get a context-isolated score on a script. Receives ONLY script_path + rubric_notes_path; refuses any other input. Outputs strict JSON: 9 dimensions × {score 0-5, confidence enum, one-line reason}. **Hard refuses to Read** .cheat-state.json, predictions/*, retro 段, or anything that could leak post-publish data. This is channel B in the 3-channel calibration model (A=main, B=blind sub, C=cross-model).
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name: cheat-score
description: 给单篇稿子打 rubric 分。**只在控制台输出，不写文件，不预测**。触发词："打分这篇 [path]"/"score this [path]"/"给这稿子打分"/"先打分看看"。是 cheat-predict 之前的轻量探索动作。
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name: cheat-seed
description: 跟用户对话讨论选题——**默认一次一个**，用户主动给主题或经历，AI 围绕用户的输入深挖、提炼角度、写一份 draft。不是 AI 拿三个开放问题追用户，也不是一次给 5 个候选。触发词："找选题"/"我想做一条 X"/"最近有个想法"/"seed"/"启动种子"。可选 batch 模式：`/cheat-seed --batch 5` 走旧的 brainstorm 5 候选 + 写 5 draft 流程。
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name: cheat-shoot
description: 登记一条视频已拍摄。**建 video folder + 询问实际拍摄稿是否与 scripts/<id>.md 一致 + buffer +1**。与 cheat-publish 配对：拍了进队列，发了出队列。触发词："拍了"/"拍了 X"/"shot"/"shot it"/"已拍 X"/"录完了"。
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name: cheat-status
description: cheat-on-content 的状态看板。显示当前模式 / rubric 版本 / 校准进度 / 待复盘 / pool 状态 / 是否该升级 SQLite / 是否该 bump rubric。**任何时候都可调，无副作用**。触发词："状态"/"看板"/"status"/"我现在该做什么"/"进度怎么样"。
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name: cheat-trends
description: 从配置的热点源（HN / Reddit / YouTube trending / B 站热门 / 等）抓今天的热门话题，去重 + 粗打分 + 写入 candidates.md。**绝大部分人没有候选池——这是让"我没素材"问题在 onboarding 第二步就消失的钥匙**。触发词："抓热点"/"fetch trends"/"今天有什么可做的"/"trending now"/"找选题"。
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name: research-paper-writing
description: Improve academic paper writing quality for ML/CV/NLP-style papers with clear section structure, paragraph flow, and reviewer-facing presentation. Use when drafting or revising Abstract, Introduction, Related Work, Method, Experiments, or Conclusion; polishing figures/tables; checking claim-support alignment; or performing self-review before submission.
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name: tool-calling-tutor
description: Use when a tool-calling agent does not call a tool, sends wrong arguments, loops without stopping, or needs a function schema. Guides a four-branch diagnosis and five-step schema repair. Do not use for framework-specific, MCP-server, or production-observability questions.
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name: uzi
description: A-share, Hong Kong, and US stock analysis skill for deep research, quick scans, investor panel review, hot-money/LHB analysis, trap detection, valuation, IC memos, and Bloomberg-style HTML reports.
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name: deep-analysis
description: 个股深度分析的核心工作流。当用户要求"深度分析 / 全面分析 / 帮我看看 / 值不值得买 / DCF / 机构建模 / 首次覆盖 / 投委会备忘录"等涉及个股研究的请求时触发。覆盖 A 股、港股、美股，产出 22 维数据 + 66 位大佬量化评审 + 6 种机构级估值建模 (DCF/Comps/LBO/3-Stmt/Merger) + 7 种研究产物 (首次覆盖/财报解读/催化剂日历/投资逻辑追踪/晨报/量化筛选/行业综述) + 6 种决策方法 (IC Memo/DD/Porter/单位经济/VCP/再平衡) + 杀猪盘检测，最终生成 Bloomberg 风格 HTML 报告 + 社交分享战报。关键词：股票、个股、深度分析、估值、DCF、comps、首次覆盖、IC memo、杀猪盘、龙虎榜、akshare。
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name: browser-cdp
description: Use this skill when you need to control a Chrome browser via CDP (Chrome DevTools Protocol) to reuse existing login sessions. Covers: launching Chrome in debug mode, opening URLs, waiting for page load, evaluating JavaScript, taking snapshots, and extracting auth tokens. Trigger phrases: browser automation, CDP, agent-browser, 浏览器操作, 操作浏览器, Chrome CDP, 复用登录态, extract token from browser.
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