staruhub.

a-share-analyst

A股分析研究助手，提供行情数据获取与技术面/基本面分析框架（仅供研究参考，不构成投资建议）。适用于：(1) 获取A股行情和历史数据，(2) 技术面分析（K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等），(3) 基本面分析（财务指标、估值分析），(4) 板块热点追踪，(5) 选股策略筛选与量化因子分析，(6) 生成股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"量化选股"时触发。不用于：预测明日涨跌或给出确定性买卖指令、代客决策、港股美股（数据源不同）、加密货币。

ai-sales-champion

AI咨询/销售的对话策略助手。当用户需要准备AI方案沟通、跟业务部门聊AI落地、写AI提案、应对客户异议、做AI培训破冰时使用。触发场景："怎么跟老板聊AI"、"客户说AI不靠谱"、"准备一个AI方案汇报"、"帮我想想怎么推AI"、"业务部门不配合"、"AI项目怎么卖"、"demo之后怎么跟进"。也适用于AI咨询师、技术合伙人、CTO做内部AI推广。

c-drive-cleaner

Windows C盘清理和磁盘空间管理。当用户说C盘满了、磁盘空间不足、清理临时文件/缓存/回收站/系统日志、查找大文件、分析磁盘占用时使用。仅适用于 Windows 环境。不用于：macOS/Linux 磁盘清理、卸载软件（引导用户走系统卸载）、清理用户个人文件（只报告位置，删除决定权在用户）。

deck-studio

PPT 生产 Agent：理解场景 → 推荐风格 → 先出大纲 → 定义页面 → 双通路交付（PPT 内容稿 / 逐页视觉图 / 信息图组图）。当用户要做汇报、路演、培训课件、提案、咨询报告的演示文稿，或要把大纲/文章做成 slides、deck、PPT、信息图、小红书图文、可视化传播图时使用。支持指定风格或从风格库推荐，支持 image 模型逐页出视觉稿。前身为 notion-infographic（v2）并吸收 ppt-designer 的设计原则。不用于：pptx 文件的纯技术操作（拆分/合并/提取，用宿主 pptx skill）、演讲稿或文章本体的写作（用 wechat-article-writer）、需要先做研究的内容调研（先走 deep-research 再回来）、单张海报或 logo 设计。

gaokao-expert

资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学/考研/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。

keqian-method

胥克谦式AI-Native产品开发方法论。适用于：(1) 使用AI Agent（Claude Code、Codex、Cursor等）进行产品级软件开发，(2) 设计和优化Harness/Skill体系，(3) 文档驱动开发(SDD)流程，(4) 构建自动化质量门禁和eval机制，(5) Token成本优化与缓存策略，(6) 产品人转型开发者的AI编程实践。触发场景包括"帮我设计开发流程"、"怎么降低token成本"、"怎么提高AI编码质量"、"文档驱动"、"质量门禁"、"harness设计"、"单agent vs multi-agent"、"自动化迭代"、"AI产品开发"、"SDD"、"eval机制"等。即使用户只是说"帮我用AI写代码"或"怎么让agent干活更靠谱"也应触发。注意：如果产品是行为开放、用户输入不可穷举的AI-native类型，请改用 xuefeng-method skill。不用于：单个bug修复或小改动（无需方法论）、PRD需求文档写作（用product-manager）。

mineru-pdf-parser

用 MinerU 将复杂PDF文档转换为LLM友好的Markdown/JSON格式。适用于：(1) PDF转Markdown/JSON，(2) 提取PDF中的文本、表格、公式、图像，(3) 解析学术论文、技术文档、商业报告，(4) 为RAG应用准备文档数据，(5) 批量处理PDF。触发关键词："PDF解析"、"PDF转Markdown"、"提取PDF表格/公式"、"MinerU"、"parse PDF"等。不用于：PDF的阅读/填表/签名/拆分合并（用宿主pdf工具）、Word/PPT等非PDF格式解析、只需读几页内容的场景（直接读即可，不必转换）。

pair-programming

结对编程搭档。当用户要求"边写边审"、"结对编程"、"写完自己 review 一遍"、"高可靠地实现"，或明确希望代码交付时附带自我审查意见时使用。交付代码的同时输出结构化审查（正确性/安全/性能/可读性/健壮性五维度），重点捕捉 AI 生成代码的特有缺陷。不用于：对已有 PR 的正式评审（用 code review 流程）、安全专项扫描（用 security-audit）、10 行以内的简单片段。

podcast-generator

用火山引擎 Podcast AI 模型生成中文双人对话播客。当用户要把文章、报告、话题文本转成播客音频、生成对话式音频内容时使用，需要环境具备火山引擎 APP_ID 和 ACCESS_KEY。支持 mp3/ogg_opus/pcm/aac、语速调节、自定义音色、断点续传。不用于：单人朗读式 TTS（用普通语音合成）、英文播客（模型主要优化中文）、播客文稿本身的撰写（先用写作类 skill 产出文本再来）。

product-manager

资深产品经理助手,提供PRD文档创作与评审、产品策略咨询、留存增长分析、竞品研究、功能优先级排序等全方位产品管理支持。适用于创作或评审PRD/MRD/BRD/用户故事等产品文档；诊断产品问题（留存低、转化差、增长瓶颈）并给出可执行策略；进行竞品分析和市场研究；设计功能方案和用户体验优化。当用户提到"PRD"、"需求文档"、"产品规划"、"用户留存"、"功能设计"、"竞品分析"、"产品指标"、"增长策略"、"功能优先级"等话题时使用。即使用户没说"产品"，讨论App功能设计、用户增长、商业模式时也应触发。不用于：写代码实现功能（开发任务）、系统架构设计（用solution-architect）、需要多源引用的深度市场调研（用deep-research）、纯营销文案撰写。

seedream-imagegen

用 ByteDance Seedream 4.0 API（经 Segmind）生成 AI 图像。当用户要从文字描述生成营销素材、海报、产品图、概念图、社交媒体配图等高质量图像，且环境配有 SEGMIND_API_KEY 时使用。支持 2K/4K、多比例、单次最多 15 张批量、最多 3 张参考图控风格。不用于：修改/编辑已有图片（用图像编辑类 skill）、视频生成、无 API 环境下的快速配图需求。

solution-architect

解决方案架构师助手。当用户要设计新系统架构、评审现有架构、做技术选型决策、诊断性能/可扩展性/可用性问题、规划架构演进或重构时使用。覆盖微服务、事件驱动、云原生等架构模式，技术趋势通过实时搜索获取而非依赖内置知识。不用于：具体功能的代码实现、安全漏洞审计（用security-audit）、产品需求分析（用product-manager）、只需一句话回答的技术常识问题。

threejs-performance

Three.js 性能优化指南。当 Three.js/React Three Fiber 项目出现掉帧、内存增长、加载缓慢、绘制调用过多，或需要迁移 WebGPU、实现大规模粒子/实例化渲染、配置资源压缩管线时使用。触发关键词："Three.js 优化"、"WebGPU"、"draw calls"、"内存泄漏"、"TSL"、"InstancedMesh"、"R3F 优化"等。不用于：通用 React 性能问题（用 vercel-react-best-practices）、WebGL/Three.js 入门教学、3D 美术资产的制作本身。

university-exam-prep

大学备考苏格拉底式学习助手，专为应对"面向课本和PPT考试"设计。当用户说"帮我复习"、"准备考试"、"备考"、"期末复习"、"模拟学习"、"突击复习"等时触发。核心特点：(1)强制要求用户上传课本/PPT/考纲等原始材料——没有材料就无法有效辅导；(2)使用苏格拉底式提问法，不直接灌输而是引导思考；(3)专注于应用型和理解型内容，而非纯概念记忆；(4)模拟真实考试场景进行针对性练习；(5)分析材料识别高频考点和重难点。适用于大学各科目期中期末考试备考、突击复习、考前模拟。

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专业的微信公众号文章创作助手。当用户提供网站链接、文本素材或图像，需要创作微信公众号文章时使用。支持多种写作风格——企业官号文案、个人技术博客、社区活动回顾、产品评测等。擅长AI/技术话题的深度内容创作，也能产出规范的企业宣传文案。通过搜索工具丰富内容，优化标题和结构。当用户提到"公众号"、"微信文章"、"写一篇推文"、"帮我写篇文章发公众号"等场景时触发。即使用户没有明确说"公众号"，但在要求创作中文长文（技术博客、产品介绍、活动回顾等）时也应考虑触发。不用于：带引用的研究报告（用deep-research）、把内容做成图或PPT（用deck-studio）、英文文章、只润色一小段文字。

xuefeng-method

雪峰式AI-Native产品开发方法论。适用于：(1) 用户行为开放、不可穷举的AI-native产品（AI日历、AI助手、AI推荐、对话式产品等），(2) 强模型依赖型场景，AI驱动核心决策而非仅辅助，(3) 多专精Agent架构设计与分工，(4) 上线后快速校准、行为审计与漂移检测，(5) 模型选择和智能路由策略，(6) 概率性输出的质量评估。触发场景包括"AI-native产品怎么做"、"用户行为不可预测怎么办"、"多agent怎么分工"、"模型漂移怎么处理"、"校准到95%太难了"、"唯快不破"、"怎么选模型"、"agent并行分工"、"AI产品上线后怎么迭代"。注意：如果产品是场景明确、边界可定义的+AI类型，请改用 keqian-method skill。即使用户没有明确说"AI-native"，但在讨论AI驱动决策、用户行为不可预测、概率性输出等话题时也应触发。