Skills 目录 · 第 39 页

适用于答错代价较高的情况：战略研究、比较多个产品或市场、用外部数据验证假设。分派搜索和子智能体，每项主张通过 3 个以上来源交叉核实，并保存每个来源及引文。简单事实则直接回答。

通过REST API访问NIH Metabolomics Workbench（4,200多项研究）。查询代谢物、RefMet命名法、MS/NMR数据、m/z搜索、研究元数据，用于代谢组学和生物标志物发现。

定义并设计产品指标仪表盘，包括关键指标、数据源、可视化类型和告警阈值。适用于创建指标仪表盘、定义 KPI、搭建产品分析或制定数据监控计划。

擅长快速推出小而聚焦的 SaaS 产品——以独立开发者方式打造盈利软件。涵盖创意验证、MVP 开发、定价、发布策略以及增长至可持续收入。以周而非月为单位交付。适用场景：微型 saas、独立开发者、小型 saas、副业项目、saas mvp。

掌握微服务架构模式，包括服务边界、服务间通信、数据管理和用于构建分布式系统的韧性模式。

面向 .NET 的 Microsoft Entra Authentication Events SDK，支持用于自定义身份认证扩展的 Azure Functions 触发器。适用于 Entra ID 中的认证令牌扩充、自定义声明、属性收集和 OTP 自定义。技能触发词包括："Authentication Events"、"WebJobsAuthenticationEventsTrigger"、"OnTokenIssuanceStart"、"OnAttributeCollectionStart"、"custom claims"、"token enrichment"、"Entra custom extension"、"authentication extension"。

通过查询官方文档来了解 Microsoft 技术。当用户询问某项功能如何运作、需要教程、需要配置选项、限制、配额或任何 Microsoft 技术（Azure、.NET、M365、Windows、Power Platform 等）的最佳实践时使用——即使用户没有提到“文档”。如果问题是理解概念而非编写代码，则此技能适用。

端到端构建、部署、评估、优化、微调并管理 Microsoft Foundry 的智能体、模型和资源。适用场景：foundry、azd ai agent、azd provision/deploy、托管智能体的脚手架搭建/开发/运行/部署/故障排查、提示词智能体、托管执行框架智能体、Copilot 执行框架、语音智能体、创建/更新/调用/评估智能体、为智能体添加工具、智能体洞察、批量/持续评估、持续监控、智能体 CI/CD、优化/改进提示词、优化智能体指令、Agent Optimizer、从轨迹中整理数据集、部署模型、模型微调（SFT/DPO/RFT）、Foundry 项目、RBAC、角色分配、权限、配额、容量、区域、部署失败、AI Services、创建 Foundry 资源、知识索引、自定义部署、入门引导、可用性、训练数据、评分器、蒸馏、大文件上传。不适用场景：Azure Functions、App Service、一般 Azure 部署（请使用 azure-deploy）、一般 Azure 准备工作（请使用 azure-prepare）。

使用小型 Python CLI 离线创建、读取、编辑和模板化 Word、PowerPoint 和 Excel 文件。用于报告、信函、演示文稿、工作簿、修订记录、批注和 CSV 转换。不适用于旧版二进制格式（.doc/.ppt/.xls）、ODF 文件或 WYSIWYG 排版工作。

适用于将测试从 Cypress 或 Selenium 迁移到 Playwright 时（“迁移测试”、“转换测试”、“替换 selenium”）。

将测试文件中的 `as` 类型断言迁移到 @total-typescript/shoehorn。用户提到 shoehorn、希望替换测试中的 `as`，或需要部分测试数据时使用。

规划零停机或最短停机的迁移：分阶段计划、兼容性检查、回滚脚本，适用于模式、数据库和服务。当用户必须更改在线表、迁移数据库或无停机切换时加载。

编写最少的代码：不过度设计，减少依赖。当用户希望更简单时使用；首先应用阶梯原则：YAGNI、复用、标准库、原生平台、现有依赖。

供 AI 智能体和软件工程师向现有非 ML 代码库添加机器学习算法的端到端方法。涵盖问题定义、数据准备、架构解耦和基线模型集成。适用于向尚无机器学习能力的代码库添加此类能力，从问题定义一直到基线模型。

使用PyTorch 2.x、TensorFlow和现代ML框架构建生产级ML系统。实现模型服务、特征工程、A/B测试和监控。

撰写面向NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI、COLM的出版级ML/AI论文。适用于从研究仓库起草论文、构建论证、验证引用或准备定稿提交。包含LaTeX模板、审稿人指南和引用验证工作流。

面向数据契约、可复现训练、模型评估、部署、监控和回滚的生产级机器学习工程工作流。适用于在一次性笔记本之外构建、审查或加固 ML 系统时。

面向数据契约、可复现训练、模型评估、部署、监控和回滚的生产级机器学习工程工作流。适用于在一次性笔记本之外构建、审查或加固 ML 系统时。

面向数据契约、可复现训练、模型评估、部署、监控和回滚的生产级机器学习工程工作流。适用于在一次性笔记本之外构建、审查或加固 ML 系统时。

跟踪 ML 实验、通过版本管理管理模型注册表、将模型部署到生产环境，并用 MLflow 复现实验——与框架无关的 ML 生命周期平台

使用 TensorBoard——Google 的 ML 可视化工具包——可视化训练指标、用直方图调试模型、比较实验、可视化模型图并分析性能

使用自动日志记录跟踪 ML 实验、实时可视化训练、通过扫描优化超参数，并使用 W&B 管理模型注册表——协作式 MLOps 平台

面向iOS和Android应用的移动优先设计思维与决策。涵盖触摸交互、性能模式、平台惯例。传授原则而非固定数值。适用于构建React Native、Flutter或原生移动应用时。

移动游戏开发原则。触摸输入、电池、性能、应用商店。

Run Python code in the cloud with serverless containers, GPUs, and autoscaling. Use when deploying ML models, running batch processing jobs, scheduling compute-intensive tasks, or serving APIs that require GPU acceleration or dynamic scaling.

使用 Lightning AI 的 LitGPT 实现并训练 LLM，支持 20 多种预训练架构（Llama、Gemma、Phi、Qwen、Mistral）。适用于需要简洁的模型实现、对架构的教学式理解，或使用 LoRA/QLoRA 进行生产微调时。单文件实现，无抽象层。

State-space model with O(n) complexity vs Transformers' O(n²). 5× faster inference, million-token sequences, no KV cache. Selective SSM with hardware-aware design. Mamba-1 (d_state=16) and Mamba-2 (d_state=128, multi-head). Models 130M-2.8B on HuggingFace.

约300行的教学用GPT实现。在OpenWebText上复现GPT-2（124M）。代码简洁、易于修改，适合学习Transformer。作者Andrej Karpathy。非常适合从零理解GPT架构。可在Shakespeare（CPU）或OpenWebText（多GPU）上训练。

RNN+Transformer hybrid with O(n) inference. Linear time, infinite context, no KV cache. Train like GPT (parallel), infer like RNN (sequential). Linux Foundation AI project. Production at Windows, Office, NeMo. RWKV-7 (March 2025). Models up to 14B parameters.

使用torchtitan提供PyTorch原生的分布式LLM预训练，支持4D并行（FSDP2、TP、PP、CP）。在从8到512+个GPU的规模上使用Float8、torch.compile和分布式检查点预训练Llama 3.1、DeepSeek V3或自定义模型时使用。

在实现新业务模块或变更其职责时，建立或维护该模块的本地智能体指令、领域上下文链接和接口归属。复用项目级规则和现有 ECC 工作流；普通缺陷修复、样式调整和只读设计讨论不启动模块文档设置。

通过 REGRESSION.md 台账治理大型仓库中的跨模块回归，该台账记录每个模块的下游使用方和可执行的验收命令。变更后，运行被变更模块及所有受影响的下游命令，并按项目交付策略将观察到的退出码作为回归证据。适用于模块回归、回归台账、影响审计、下游验证，以及修改 A 可能破坏 B 的变更。

用于 ML 的分子特征化（100+ 特征化器）。ECFP、MACCS、描述符、预训练模型（ChemBERTa），将 SMILES 转换为特征，用于 QSAR 和分子 ML。

头脑风暴 3-5 种变现策略，包含受众契合度、风险和验证实验。在探索收入模型、评估定价策略或决定如何将产品变现时使用。

Expert in monorepo architecture, build systems, and dependency management at scale. Masters Nx, Turborepo, Bazel, and Lerna for efficient multi-project development. Use PROACTIVELY for monorepo setup,

用于 Turborepo、Nx、pnpm-workspace 或 Lerna 配置、仅受影响构建、远程缓存或多仓库迁移到单仓库。使用 monorepo_analyzer.py 映射包和依赖图。

用于运行、规划或加速月末（或季末）结账——构建或审查结账清单和日历、将银行对账单或子分类账与总账进行对账、编写或审查波动（差异）说明，或查明结账为何耗时过多。按依赖关系排列结账任务并找出关键路径，验证每项对账并对剩余事项进行账龄分析，拒绝为用套话解释的重大波动签字确认。

为 Moodle LMS 创建自定义外部 Web 服务 API。用于课程管理、用户跟踪、测验操作或自定义插件功能的 Web 服务实现。涵盖参数校验、数据库操作、错误处理、服务注册和 Moodle 编码标准。

面向 React / Next.js 的高级动效模式——拖放、手势、文本动画、SVG 路径绘制、自定义钩子、命令式序列（useAnimate）、加载器，以及完整的 API 决策树。需要 motion-foundations。适用于在 React 或 Next.js 中构建拖放、手势、文本或 SVG 动画，或命令式动画序列时。

Motion Canvas 的完整生产就绪指南，包含 ESM/CommonJS 变通方案、完整设置模板，以及使用 TypeScript 进行程序化视频创建的故障排除

Taste rules for Remotion motion graphics — timing, easing, springs, typography, color, texture, and scene continuity, with concrete numbers. Use whenever you create, animate, retime, or polish a video, composition, scene, or transition in this repo.

Code-only motion design pipeline (no After Effects) for Raphaël / Howseen: launch films, showreels, product promos, LinkedIn/X videos, meme clips. Use when asked to make a motion design video, a promo/launch film, a showreel, "remake this video", a video from a prompt (e.g. "make a 15s motion graphics video…"), to change a video's music/SFX, or to prepare memes for posts. Covers the brief → beat map → stills → seek(t) HTML engine → Playwright render → ffmpeg → music/SFX → QA flow, plus asset sourcing (Mixkit, Pexels, Unsplash, svgl, 21st.dev) and every gotcha hit so far.

The studio's Motion Designer. Owns stage 4 (motion graphics) for the studio-director, taking a Motion Brief and delivering a finished motion package (look, storyboard, animated titles, lower thirds, kinetic text, transitions, renders with alpha) plus a handoff report back to the director. Picks and runs the right motion skills (motion-design, remotion-motion-graphics, remotion-graphics, motion-design-html, arabic-motion-typography, web-sims, sound-design, review-loop). Use when the director reaches the motion stage, or when the user asks for motion graphics, an animated intro/outro, a logo reveal, kinetic typography, lower thirds, animated captions or explainer animation, or says "موشن جرافيك", "انيميشن للنص", "انترو متحرك", "عايز موشن للفيديو".

为混合常规内容与“惊艳”动效的网站进行动画艺术指导——决定哪些元素做动画、哪些保持静止，选择合适的工具（CSS、Motion for React、GSAP + ScrollTrigger、Lenis、Three.js/R3F、Lottie、View Transitions），设定动效系统（时长、缓动、错峰），并保持快速、可访问且移动端安全。适用于用户想要动画化、交互式、获奖风格或“酷炫”的网站、落地页、作品集、首屏、滚动效果、页面过渡，或提出“加点动画”、“让它更有活力”、“像 Awwwards 网站那样”，甚至在选择库之前。

Motion tokens, spring presets, performance rules, device adaptation, accessibility enforcement, and SSR safety for React / Next.js using motion/react. Foundation layer — all other motion skills depend on this. Use when setting up motion tokens, spring presets, reduced-motion handling, or SSR-safe animation in React or Next.js.

面向 React / Next.js 的生产级动画模式——按钮、模态框、提示消息、交错动画、页面过渡、退出动画、滚动和布局——基于 motion-foundations 的令牌与弹簧动画构建。在 React 或 Next.js 中为特定 UI 元素添加动画时使用——按钮、模态框、提示消息、交错动画、页面过渡或滚动。

依据官方 Move Book 代码质量检查清单分析 Move 语言包。在审查 Move 代码、检查 Move 2024 Edition 合规性或分析 Move 包的最佳实践时使用此技能。处理 .move 文件或 Move.toml 清单时自动激活。

用于 Microsoft 365 租户管理（Entra ID 用户、Exchange Online、Teams、许可证、条件访问、合规报告）。用 tenant_setup.py 规划设置，用 user_management.py 批量管理用户，并用 powershell_generator.py 生成 PowerShell。

Material-UI v7 组件库模式，包括 sx 属性样式、主题集成、响应式设计和 MUI 专用钩子。适用于 MUI 组件、使用 sx 属性设置样式、主题定制或 MUI 实用工具。

Create optimized multi-stage Dockerfiles for any language or framework