Inspect the active Feynman workbench session, artifacts, execution log, settings, and provenance. Use when the task asks what happened in this session, which files were written, what tools ran, or what remains unverified.

Use scGPT-style single-cell foundation model workflows. Use when a task asks for single-cell embeddings, perturbation prediction, cell annotation, batch transfer, or gene-program analysis.

Run Feynman research jobs on SSH, Slurm, or lab hosts. Use when a task needs remote host setup, job submission, log harvest, artifact sync, or GPU/cluster execution outside Modal.

Design protein sequences around ligand or small-molecule contexts with LigandMPNN-style workflows. Use when a task asks for ligand-aware protein design, residue redesign, constraints, or design ranking.

Compose a publication-grade multi-panel scientific figure from a claim, dataset, or draft result. Use when the task needs panel planning, consistent figure layout, figure review, or final figure assembly.

Run or prepare Chai-1 structure predictions for biomolecular complexes. Use when a task asks for Chai-1 inputs, multimers, ligand/nucleic acid structure prediction, or confidence review.

Run or plan Boltz biomolecular structure predictions for proteins, complexes, ligands, or nucleic-acid assemblies. Use when a task asks for Boltz setup, inputs, outputs, confidence interpretation, or reproduction.

生成 Ian 风格的中文正文配图。用于用户要求为中文文章、帖子、博客、Notion 文档、工作流文档、方法论、流程、结构、状态、隐喻或观点生成“怪诞”“小黑”“手绘”“正文配图”“文章插图”“配图建议”“shot list”“去标题/改图”等任务；默认使用小黑 IP、纯白手绘、少量红橙蓝批注、简洁清爽但天马行空的视觉风格。

Search current hot social or industry news, identify visible "world bugs" such as incentive failures, regulatory gaps, information asymmetry, safety risks, and unreasonable value-chain behavior, then propose root-cause fixes and business opportunities in a sourced, diagram-rich Chinese Markdown report saved under the current project's markdown directory. Use when the user gives an industry name and asks to find bugs/opportunities from industry news, or gives no industry and wants hot social-news bug analysis.

美股个股次日走势预测 skill。当用户输入美股股票代码(如 AAPL、TSLA)或公司名称(如 "苹果"、"特斯拉"),并要求预测次日(T+1)走势、给出交易计划、评估盈亏概率时,触发本 skill。skill 会用 mcp__MiniMax__web_search 搜证盘前 90 分钟的关键信息(财报、盘后走势、隔夜期货、期权异动、内部人交易、宏观日历等),按"五维分析框架"(基本面/技术面/资金面/情绪面/宏观面)交叉验证,产出可量化的方向预测(涨/跌/横盘 + 概率百分比 + 区间),并写入当前项目 markdown 目录下的 `us-stock-{TICKER}-{YYYY-MM-DD}.md`。输出必须有完整的逻辑推导链(每一维的打分过程与数据来源)、术语通俗解释、mermaid/ascii 流程图或可视化图表。适用场景:盘前/盘中想做次日的方向判断与交易计划;不适用:长线基本面估值(应改用 finance 领域其他 skill)、日内高频交易、加密货币/港股/A股。

预测美股个股次日走势，输出图文并茂的 Markdown 分析报告（含逻辑推导、中间结果、概率量化、操作建议）。触发条件：用户输入美股股票名称或代码，并希望获得次日走势预测；关键词包括"预测明天走势"、"明天能涨吗"、"帮我分析一下XX股票"、"明天该买吗"、"次日预测"、"做T建议"、"短线操作"、"明日行情"、"值得持有吗"等。即使用户只说"帮我看看NVDA明天怎么走"或"AAPL明天能不能买"，也应使用本 skill。输出 Markdown 文件保存到当前项目 markdown/ 目录，要求逻辑清晰、概率可量化、图文并茂，投资小白也能看懂。

输入 PRD 文档（Markdown 或 PDF），以开发架构师的角色编写字段/接口级精度的功能设计文档（Functional/Technical Design Doc），以 Markdown 格式保存到当前项目 markdown/ 目录。这份文档是开发者、reviewer、测试者三方协作的唯一契约——三者互相隔离、不能看对方的产出物（测试者看不到代码，reviewer 不参与开发），所以必须把每个功能点写到可直接落地、可直接测试的精度：接口请求/响应字段、错误码、状态机、数据模型、异常边界场景都要明确。触发条件：用户提到"功能设计文档"、"技术设计文档"、"tech design"、"functional design"、"从 PRD 生成设计文档"、"帮我把这份 PRD 转成开发文档"、"写一份给开发和测试用的设计文档"、"接口设计 + 验收标准"，或者用户上传了一份 PRD 并希望进入开发落地阶段。即使用户只说"基于这个 PRD 帮我写设计文档"或"把这个需求文档详细化成开发能直接看懂的文档"，也应立即使用本 skill。不要将本 skill 与 write-prd/write-brd 混淆——那两个 skill 输出的是面向业务评审的需求文档（WHY/WHAT 层），本 skill 输出的是面向研发落地的技术设计文档（HOW 层，包含具体字段和契约），通常以 PRD 作为输入而非从零开始的 idea。

分析一段内容或一个文件的"人味"（即像不像人类自然写出来的，AI 生成痕迹有多重），给出 0-100 量化打分，并在低于目标线（默认 80 分，用户可指定其他数值如90分）时在不改变原意的前提下改写到目标分数以上。触发条件：用户提到"人味"、"AI味"、"AI感"、"降AI率"、"去AI化"、"人性化改写"、"像人写的"、"过人工检测"、"过AI检测"、"让文章更自然"、"这段话是不是AI写的"、"帮我把这篇文章改得不像AI写的"，或者给出一段文字/文件并希望知道"读起来自然不自然"、"会不会被认出是AI写的"。即使用户只说"这段话感觉很机器，帮我改一下"或"帮我看看这篇稿子像不像真人写的"，也应使用本 skill。输出为 Markdown 报告，保存到当前项目 markdown/ 目录。

逐段逐句鉴定一篇文章内容的真伪，拆解论证结构，对每个事实/推断节点做六维核查（逻辑正确性、结论可量化性、证据链完整性、证据是否捏造、证据可考证性、来源可信度），最后输出带原文定位的问题清单和置信度打分表。触发条件：用户提到"鉴别真伪"、"这篇文章可信吗"、"内容审查"、"事实核查"、"fact check"、"这段话是真的假的"、"帮我查一下这篇文章的漏洞"、"证据链完不完整"、"这个结论站得住脚吗"、"逐句检查"、"这篇报道靠谱吗"，或者给出一篇文章/一段内容并希望知道"能不能信"、"哪里有问题"、"论证严不严密"。即使用户只说"帮我看看这篇文章有没有问题"或"这篇文章说的是真的吗"，也应使用本 skill。输出为 Markdown 报告，保存到当前项目 markdown/ 目录。

深度分析并解答任何领域的棘手问题。先判断问题涉及哪些领域，召集对应的领域专家分别搜证、按第一性原理作答（图文并茂、有权威数据和案例、讲清适用边界与证伪方式、自我验证），再经"事实核查"和"红队反驳"两道克制的校验，最后合成一篇面向小白、一气呵成、有人味的第一人称文章，全部产物存到当前项目 markdown/ 目录。触发条件：用户抛出一个想不通/难解/复杂/跨领域的问题并希望深入分析，例如"帮我分析一下……""这个问题到底怎么回事""从多个角度看……""深度思考一下……""这事儿靠谱吗""为什么会……未来会怎样"，或任何需要多领域专家协作、第一性原理推演、证据支撑与证伪路径的深度解答。即使用户没有明说"多专家"或"深度分析"，只要问题棘手、值得认真拆解，也应使用本 skill。

基于功能设计文档(由 product-feature-tech-design 产出或等价输入)、源码目录、以及测试所依赖的环境信息(例如 PostgreSQL 插件开发需要的 PG 源码/实例、第三方依赖),编排「开发者 ↔ 评审者 ↔ 测试者」三方隔离的实施循环,直至评审通过、且所有测试(新增 + 已有)通过。三方互不可见,测试者绝对不能看到开发者写的代码。完成后输出 markdown 总结报告到当前项目的 `markdown/` 目录。适用于:实施功能设计文档、按设计稿开发并自验证、闭环式开发流程、PostgreSQL 插件/扩展开发、需要 build + 部署 + 跑测的工程项目、TDD 式实施循环。

苏格拉底式对话陪练，通过持续提问训练用户的逻辑思维与独立思考能力。每次回答后给出四段式反馈（亮点/缺口/替代视角/追问），并按 10 个思维维度轮换出题，自动校准难度、追踪进度。当用户希望被提问训练、被点评思考过程、训练独立判断、想要思维陪练或思维教练、想练习反思/决策/论证质量时使用本技能。

从招聘平台(闲鱼兼职、Boss直聘、智联、拉勾、58同城、豆瓣兼职等)抓取招聘信息,根据用户输入的个人特征(技能、地点、时间、薪资期望、工作形式偏好)匹配适合的长期雇佣或临时工机会,按性价比(加权时薪)排序,输出 markdown 推荐报告到当前项目的 markdown 目录。当用户提出"找工作"、"匹配岗位"、"接私活"、"找兼职"、"招聘推荐"、"什么活适合我"等需求时触发。

根据提问者提供的个人背景、资源、困境、目标、行业处境或访谈信息，生成面向未来的中文规划与建议书。Use when the user asks for 个人规划、职业规划、创业规划、人生规划、未来建议书、赛道选择、转型路径、变现方案、产品原型、MVP、团队组建、商业机会分析, and wants a source-backed Markdown report saved under the current project's markdown directory.

Generate a source-backed weekly financial trading outlook from daily-finance, finance-core-analysis, and finance-explosive-article outputs plus fresh authoritative market data. Use when the user asks for future-one-week market outlook, weekly bullish/bearish sectors, stock picks, China A-share and US stock coverage, explicit buy/sell/hold trading plans, entry/exit levels, staged position sizing, sector rotation, or next-week investment opportunities; also use after the daily-finance → finance-core-analysis → finance-explosive-article pipeline when a concrete weekly action report is requested.