用于记录学习者行为并实时调整课程进度的技能。通过脚本初始化学员档案、注册课程及记录事件，支持基于证据的自适应教学决策与状态同步。
分析零售CSV指标，核对门店总计并生成可审计报告。验证数据完整性、计算转化率与平均客单价，确保聚合字段逻辑一致，严禁对缺失数据进行推测或错误汇总，提供严谨的业务洞察。
用于诊断和优化DeskcommCRM AI代理提示词的技能。通过分析执行数据、拦截日志和成本，定位问题根源（如路由错误、知识库缺失或提示词缺陷），并在测试后提供新版本建议，确保基于数据的精准迭代而非盲目修改。
基于代码生成静态图像、动画、电影及交互式网页动画的技能，支持31种风格、角色一致性及音频合成。提供从需求分析到分镜创作的完整工作流，强调确定性输出与叙事逻辑，适用于视觉创作与教学。
提供基于Jev模型的网站SEO全面审计服务，涵盖实时爬虫、52项Google标准检查、Core Web Vitals测量及智能评分。生成包含图表的PDF、Excel追踪器和Markdown报告，辅助优化策略制定。
用于构建或编辑前端UI组件、布局、样式及设计系统规范。强制使用特定设计系统，遵循语义化颜色、暗色模式支持及图标规范，禁止内联样式和硬编码颜色，确保前端界面一致性与可维护性。
定义1200x1600竖版海报卡片的布局规范，涵盖视觉锚点、内容分组及排版层级。指导在创建或修复页面时遵循特定的阅读路径与密度控制，确保信息清晰呈现而非简单堆砌。
利用TypeSafe的System One模型将AI智能转化为可编程原语，支持结构化决策与概率输出。适用于路由、排序及提取等场景，通过读取实时文档和Cookbook指导集成开发。
JEV类型化判定Skill，通过noul/choice/score原语将LLM判断转为结构化概率输出，用于分类、打分、路由等场景，确保结果稳定可比较。
指导Agent进行3D场景设计、建模与交互模型构建，涵盖视觉方向设定、物体合理性推理、科学事实核查及工具链调用，适用于3D创作、编辑及科学可视化任务。
用于向 OpenResearch 团队提交产品反馈，涵盖 Bug、功能请求及用户挫败感。要求报告精准可操作，严格保护研究数据隐私，静默执行不干扰用户。
基于 @tanstack/markdown/react 的 Markdown 渲染技能，支持 React 组件替换、AST 预解析复用及服务端静态 SSR，提供安全高效的文档渲染方案。
将模糊的动画描述转换为精确术语，帮助用户准确命名动效效果。适用于用户询问特定运动效果名称或想用专业词汇向AI/设计师提问的场景。
