UI/UX best practices for web interfaces. Use when reviewing animations, CSS, audio, typography, UX patterns, prefetching, or icon implementations. Covers 11 categories from animation principles to typography. Outputs file:line findings.

Post-mortem a failed GSD auto-mode run. Traces from symptom to root cause using `.gsd/activity/*.jsonl`, `.gsd/journal/YYYY-MM-DD.jsonl`, `.gsd/metrics.json`, and `.gsd/auto.lock`. Produces a filing-ready bug report with file:line references and a concrete fix suggestion. Use when asked to "forensics", "post-mortem", "why did auto-mode fail", "trace the stuck loop", "debug the crash", after `/gsd forensics` is invoked, or when a session ended in an unexpected terminal state. Reads existing artifacts — does NOT re-run anything.

编写专业产品评测报告，站在用户决策者与使用者双重视角深度评测产品。输入产品名称（以及可选的产品资料/链接、功能点、使用场景、竞品），自动搜集产品信息、竞品对比数据与行业数据，生成结论清晰、逻辑严谨、有理论依据与数据支撑、图文并茂的 Markdown 评测报告（SVG 图以外挂文件形式引用），输出到项目 markdown/ 目录。触发条件：用户提到"产品评测"、"写评测报告"、"帮我评测XX"、"product review"、"产品对比报告"、"帮我写XX的评测"、"功能评测"、"这个产品怎么样"、"XX和YY哪个更好"、"帮我做个产品调研"、"竞品分析"、"选型报告"。即使用户只提供了产品名称和希望"帮我看看这个产品"，也应立即使用本 skill。

快速且通俗易懂地讲透一个行业，输出图文并茂的深度分析 Markdown 报告，保存到当前项目的 markdown/ 目录。触发条件：用户输入一个行业名称，并希望获得全面、通俗易懂的行业深度分析，关键词包括"讲透"、"深度分析行业"、"行业分析"、"帮我搞懂XX行业"、"XX行业是怎么赚钱的"、"XX行业有什么机会"、"XX行业怎么进入"、"产业链分析"、"行业机会"等。即使用户只说"帮我了解一下XX行业"或"XX行业值得进入吗"，也应使用本 skill。输出报告覆盖：产业链分布与利润图谱、供给-需求-连接分析、人货场分析、代表企业与产品分析、产业链不合理之处、机会推演与进入策略（产品/服务/目标客户/商业模式/定价/市场规模）、竞争对手与合作伙伴分析，要求逻辑清晰、有理论依据、有历史数据/事件支撑、图文并茂（SVG/Mermaid/ASCII图）。

Analyze an industry or sector from a senior investment-banking perspective for ordinary investors by mapping the industry chain, identifying representative listed companies at each node, and writing a source-backed Markdown report. Use when the user provides an industry/sector/产业 name and asks for 产业链分析, 行业上市公司梳理, 投资银行视角分析, 商业模式/上下游/核心竞争力/护城河/竞争格局/风险揭露, or a visual Markdown investment reference saved under the current project's markdown directory.

解读用户粘贴的 GitHub 每周 Trending 或开源项目榜单内容，基于用户提供的候选项目、项目 README、GitHub 项目页和 DeepWiki 生成适合公众号发布的 Markdown 文章，并输出到当前项目 markdown 目录。用于 GitHub 周榜解读、每周开源热点、热门开源项目分析、公众号开源项目推荐。

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。

毛泽东的思维框架与表达方式。基于本人著作、调查文、军事战略文本、讲话、 访谈与外交会谈纪要，以及外部研究和官方后见评价的调研， 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和表达DNA。 用途：作为思维顾问，用毛泽东的视角分析调查研究、复杂矛盾、弱势战略、 组织动员、路线偏差与纠错风险。 当用户提到「用毛泽东的视角」「毛泽东会怎么看」「毛泽东模式」 「mao perspective」「切换到毛泽东」时使用。 即使用户只是说「帮我用毛主席的角度想想」「按主要矛盾分析」 「从群众路线看这个问题」也应触发。

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。

Recommend which Claude Code version to run, or whether to update. Use when asked which Claude Code version is best/safe, whether to update now, whether a recent release is buggy, or what changed since the installed version.

ET git workflow for preparing commits and reviewing changes. Use when checking git status or diff, filtering unrelated files, staging task-scoped changes, writing Chinese commit messages, or synchronizing with remotes using rebase instead of merge.

IDA Pro Python scripting for reverse engineering. Use when writing IDAPython scripts, analyzing binaries, working with IDA's API for disassembly, decompilation (Hex-Rays), type systems, cross-references, functions, segments, or any IDA database manipulation. Covers ida_* modules (50+), idautils iterators, and common patterns.

Plan and orchestrate multi-slide PowerPoint creation from scratch. Use before generating a full deck with subagents: classify each slide type, enforce visual variety, set typography/spacing rules, and run text-based QA to catch content issues.

Reference qiskit 2.x patterns for variational quantum machine learning. Covers data-encoding feature maps, variational quantum classifier (VQC) training, variational quantum eigensolver (VQE) for chemistry, matrix-product-state circuits, and noise model integration. Use when writing Python code that imports `qiskit`, `qiskit_aer`, `qiskit_algorithms`, `qiskit_machine_learning`, or `qiskit_nature`.

Computational chemistry with RDKit for molecular analysis, descriptors, fingerprints, and substructure search. Use when working with SMILES, drug discovery, or cheminformatics tasks.

Computational chemistry with RDKit for molecular analysis, descriptors, fingerprints, and substructure search. Use when working with SMILES, drug discovery, or cheminformatics tasks.

Browser automation via agent-browser CLI. Use when the user needs to navigate websites, fill forms, click buttons, take screenshots, extract data, or test web apps.

为 Java、Spring Boot 或 Solon 项目生成可验证的 WxJava 接入方案，包括模块选择、BOM、配置、最小调用代码以及单/多账号集成。适用于用户要求接入公众号、小程序、支付、企业微信、开放平台、视频号或微信小店时。

Audit and improve SwiftUI runtime performance from code review and architecture. Use for requests to diagnose slow rendering, janky scrolling, high CPU/memory usage, excessive view updates, or layout thrash in SwiftUI apps, and to provide guidance for user-run Instruments profiling when code review alone is insufficient.

Scaffold, build, and package SwiftPM-based macOS apps without an Xcode project. Use when you need a from-scratch macOS app layout, SwiftPM targets/resources, a custom .app bundle assembly script, or signing/notarization/appcast steps outside Xcode.