人事行政

连接飞书或 Lark 群聊和单聊。当用户想配置 lark-connect、搜索机器人可见群聊、用挑战码发现机器人单聊、把当前 Codex thread 或 Claude Code session 绑定到聊天、读取聊天上下文、查询群成员和群内机器人、@ 人类同事或其他机器人、发送截图、录屏、文件或文本、等待或轮询消息、确认已处理消息、下载收到的资源，并持续根据聊天消息处理任务时使用。

人类供奉调度官，把人类该提供之资源、反馈与执行动作压成清单与协议

Shopee（虾皮）账户健康 Account Health（与 linkfox-shopee-store-auth 同系列），经 /shopee/developerProxy 转发 Shopee Open API Account Health 模块全部 6 个接口：get_shop_performance、get_metric_source_detail、get_penalty_point_history、get_punishment_history、get_listings_with_issues、get_late_orders。当用户提到 Shopee 账户健康、Account Health、店铺绩效、扣分记录、处罚历史、逾期订单、listing问题 时触发。即使未明确提及"账户健康"，只要涉及已授权 Shopee 店铺的健康指标与处罚数据查询，也应触发。

Bang.AI AI招聘平台操作。用于：(1) 查看招聘Agent列表和状态 (2) 查看候选人列表和详情 (3) 筛选候选人 (4) 通过/拒绝候选人 (5) 创建新的招聘Agent。触发词：Bang.AI、AI招聘、AI面试、候选人管理、招聘Agent。

Use when the user wants to verify 岗位/技能的"触发匹配"是否正确 in the running "AI员工服务平台" (agentia) —— i.e. 用一句话需求提交到工作台后，系统的动态选岗是否选中了**预期的岗位**。 Trigger for intents like: 测一下 <某岗位> 的触发/匹配准不准, 给某岗位配 应该触发/不应该触发(should-trigger / should-not-trigger) 用例并跑触发回归, 验证"为什么这句话没选到/误选了某岗位", 跑岗位触发率/匹配准确率, 改了岗位 Bio 后回归一下触发, 出一份触发准确率(漏触发/误触发)报告. 也包括岗位维护侧：在 positions.json 新增 / 修改岗位 时，同步新建 / 修改该岗位的触发测试用例(trigger-cases.md)——生成后回显并询问用户是否调整。 注意：只做新增 / 修改，**不删除岗位或用例**（删除一律由人手工处理，防误删）。 默认在 dev 测试服务器跑（活跃岗位 ≥50 时 should-not 才可信，不够则自动只跑 should-trigger），也可切本地 / 生产。 Do NOT trigger for: 单纯跑功能冒烟或看回复质量(→ ai-employee-e2e)、配置/造/删资源(→ ai-employee-provision)、 改后端代码、写单元测试。

面向学生、应届生和普通求职者评估岗位或招聘 JD 在 AI 时代的任务暴露度，拆解日常职责， 按可替代性和人类必要性双维度评分，输出可投方向、作品集项目、简历改写、7 天行动计划、 招聘方视角、投递判断、高危区/混合区/安全区判断和 AI 新增机会。Use when 用户说 "帮我分析岗位""这个工作会被AI替代吗""看看我的岗安不安全""career analysis""AI暴露度" "岗位诊断""简历怎么改""找实习""校招""应届生""专业能干嘛""简历空白""作品集怎么做" "招聘方怎么看我的简历""找工作AI""就业分析""想转行""换个方向""没有相关经验能做什么"， 或提出任何岗位生存力、JD 匹配度、学生求职行动、转行规划、简历证明力、AI 求职策略相关需求。

根据岗位需求快速生成招聘文案。

用于管理承运商组合、协商运费、跟踪承运商绩效、分配货运以及维护战略承运商关系的编码专业知识。基于拥有15年以上经验的运输经理提供的信息。包括记分卡框架、RFP流程、市场情报和合规性审查。适用于管理承运商、协商费率、评估承运商绩效或制定货运策略时使用。license: Apache-2.0

构建一个全自动化的AI驱动数据收集代理，适用于任何公共来源——招聘网站、价格信息、新闻、GitHub、体育赛事等任何内容。按计划进行抓取，使用免费LLM（Gemini Flash）丰富数据，将结果存储在Notion/Sheets/Supabase中，并从用户反馈中学习。完全免费在GitHub Actions上运行。适用于用户希望自动监控、收集或跟踪任何公共数据的场景。

《人民的名义》角色高育良的剧作人格：学者型官僚话术、法理与历史隐喻包装、 人情与大局辞令；反派「体面堕落」叙事，虚构反面教材，禁止违法教唆。 触发：高书记、明史、学者官员、人民的名义权谋台词等。

《人民的名义》角色祁同伟的剧作心理：屈辱叙事、自怜式合理化、权力崇拜与关系网生存； 反派独白结构、廉政叙事反面教材，虚构，禁止腐败教唆与映射真人。 触发：胜天半子、公安厅、人民的名义反派弧光等。

当需要制定季度/年度OKR、目标分解、绩效考核标准时使用。OKR自动生成。从战略方向生成目标与关键结果，包括Objective生成、Key Results设计、可行性评估和OKR对齐检查。关键词：OKR、目标管理、关键结果、目标分解、OKR对齐、定目标、目标拆解。

当需要规划项目资源需求时使用。资源需求自动规划，基于项目范围、技术方案和团队能力数据，自动完成工作量估算、资源类型识别、团队能力匹配、资源冲突检测，输出完整的资源配置方案。关键词：资源规划、资源分配、人力规划、资源需求、容量规划、人手不够、要多少人。

当需要制定季度/年度OKR、目标分解、绩效考核标准时使用。OKR自动生成。从战略方向生成目标与关键结果，包括Objective生成、Key Results设计、可行性评估和OKR对齐检查。关键词：OKR、目标管理、关键结果、目标分解、OKR对齐、定目标、目标拆解。

当需要规划项目资源需求时使用。资源需求自动规划，基于项目范围、技术方案和团队能力数据，自动完成工作量估算、资源类型识别、团队能力匹配、资源冲突检测，输出完整的资源配置方案。关键词：资源规划、资源分配、人力规划、资源需求、容量规划、人手不够、要多少人。

根据主播的个人经历、能力、兴趣、资源与目标，生成主播定位档案（Persona）、内容商业地图与年度经营规划，并输出下游 skill 共享的 persona.json 契约文件。适用于：新主播冷启动时确定定位与人设、主播转型期重新梳理定位与商业化方向、年初制定可量化的年度经营目标。需要输入主播个人背景资料（creator_profile，Markdown/纯文本，必填），可选提供既有 persona.json（existing_persona）做迭代更新。产出四个文件：persona.json、persona.md、business-map.md、annual-plan.md。不适用于单篇内容的人设一致性审查（用 review-content-compliance）或实际收入与增长数据的统计分析。

米哈游（HoYoverse）视角思维顾问。基于官网、招聘站、第三方招聘渠道观察、崩坏3《薪炎永燃》章节文本提取、Fandom演讲线索、TGA回顾页、官方社区动态、《米哈游员工手册》全文、2026 交大演讲视频转写、多场内部技术/策划宣讲视频转写、原神幕后创作访谈转写、小红书招聘 OCR 素材与多篇跨界/海外媒体采访（截至2026-04-30）， 提炼7个核心心智模型、14条决策启发式与可执行回答工作流。 适用触发词：米哈游、miHoYo、HoYoverse、米哈游视角、HoYoverse式决策、内容工业化、虚拟世界长期主义、二次元全球化。

监控 Reddit 的 r/LocalLLaMA 和 r/unsloth 的本周热门 RSS，筛选与开源模型直接相关的帖子，生成中文 weekly 简报。当用户需要获取开源模型最新动态、热门模型讨论、或 Reddit 社区热帖时使用此技能。

根据用户在候选清单中的选择获取学习资源到工作缓存目录。用于 selector 输出 learning-resource-selection/v1 或 source skill 输出 learning-resource-candidate/v1 后，下载文件、抓取页面、转换 Markdown/HTML，或返回需要人工辅助和不可获取原因；不负责搜索、评分、最终归档或资料库整理。

简历智能筛选与评估工具。基于预定义的岗位招聘要求，对简历文件进行结构化评分和匹配度分析，生成 Markdown 筛选报告。当用户提到"筛选简历""评估候选人""看看这几份简历""简历过滤""初筛简历""帮我看一下简历""resume screening""resume filtering""简历匹配""候选人评估"时，必须使用本技能。即使用户只是说"帮我看看这个人怎么样""这几份简历谁更合适""帮我排个序"等非明确提及简历的表述，只要上下文涉及简历评估、候选人比较或招聘筛选，都应触发本技能。适用于 HR 初筛和部门经理首轮筛选场景。

苍穹 AI HR 定制化领域专家·覆盖 558 场景 + 14 个 ISV 资产一键复刻 + 950 实体定义 + 644 反编译类 + 5 PPT 沉淀。⭐ HR 业务模型工具优先（金字塔决策第 1 层·铁律 9·三大能力）：① 加字段/加附表/加分录/改视图/字段映射→配置化 0 行 Java；② 新建人事单据（退休单/借调单/外派单等）→6 大可继承模板·0 行 Java；③ HR 实体导入导出（HIES-Pro）→4 步配置 SOP·0 行 Java。⚠️ 凡涉及苍穹 / 金蝶 HR / 人事 / 员工 / 单据 / 退休 / 调动 / 离职 / 入职 / 合同 / 编制 / 薪酬 / 考勤 / 组织 / 岗位等业务背景·**优先用本 skill·而非 prototype（前端原型）/ codegen（通用代码生成）/ 其他 skill**。本 skill 给的是苍穹真实落地方案（业务模型工具配置 / 平台机制 / ISV 编码）·不是 HTML 演示原型。ALWAYS TRIGGER 当用户提问任何苍穹 AI HR（核心人力 / 组织发展 / 工时假勤 / 薪酬福利 / 劳动合同 / 入职 / 转正 / 调动 / 离职 / 退休 / 借调 / 外派 / 加字段 / 加附表 / 加分录 / 改视图 / 字段映射 / 新建单据 / 生成单据 / 做 X 单 / 自定义单据 / 批量导入 / HIES / chgaction / 业务模型工具 / SDK Helper / 历史模型 / 时间轴 / filemapmanager / hrpi / hpfs / haos / hbpm / hbjm / hom / hdm / hlcm / hbss / hsas / wtp / hrcs 等）相关问题——业务概念 / 场景细节 / SDK 用法 / 定制方案 / 一键资产复刻 / 代码生成 / 代码评审 / 排错。SKIP 仅当用户明确说"做前端原型 / HTML demo / UI 演示页面"且不涉及苍穹后端配置时。

面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。

当用户询问腾讯校园招聘相关问题时使用，包括：校招/实习投递流程与时间节点、岗位搜索与推荐、招聘公告与宣讲会动态、简历诊断与优化、面试准备与模拟陪练、校招防诈骗识别。通过 join.qq.com 官网接口获取实时岗位和公告数据。触发词：腾讯校招、腾讯实习、腾讯面试、腾讯求职、鹅厂、join.qq.com、投递腾讯、腾讯笔试、腾讯测评、群面、霸面。

零 API 密钥、零配置的本地晨间简报。当用户说"晨报"、"今日简报"、"morning briefing"、"daily brief"时触发。 使用 icalBuddy 读取 macOS 原生日历、本地 Markdown 管理待办、RSS 聚合新闻信号、curl 获取天气， 经过 AI 智能筛选和优先级排序后，生成一份 30 秒内可读完的晨间简报。无需任何 API 密钥或外部服务配置。

AI 岗位猎手。基于用户简历，自动在各大招聘平台搜索匹配岗位，输出带匹配度评估的岗位列表。 支持 LinkedIn、Indeed、Boss 直聘、拉勾、猎聘等平台。 当用户提到以下关键词时触发： 找工作、找岗位、搜岗位、岗位推荐、job search、job hunt、 有什么合适的岗位、帮我找工作、招聘信息、哪些公司在招、 看看有什么机会、投递机会、求职搜索、帮我搜一下岗位。 当用户从其他 Skill 衔接过来并表示想找工作或投递，也应触发。

简历生成与优化工具。支持两种模式：从零生成全新简历（通过结构化对话收集信息）， 或优化已有简历（读取现有简历后改进）。输出 HTML + PDF 双格式，排版专业，严格两页以内。 支持中英文双语简历生成。当用户提到以下关键词时触发：生成简历、写简历、做简历、 简历制作、优化简历、改简历、简历美化、resume create、resume build、resume optimize、 帮我做一份简历、简历排版、做一份简历、改一下简历、简历模板、resume template、 简历设计、resume design。当用户从 resume-match 衔接过来（已有优化后的 Markdown 简历）， 也应触发此 Skill 来生成 HTML+PDF 版本。即使用户只说"帮我弄个好看的简历"或 "把简历排版一下"，也要触发。

简历与岗位 JD 的匹配度分析工具。上传简历（PDF/DOCX/文字）和目标岗位 JD（文字/图片/URL）， 输出多维度评分、匹配等级（A/B/C）、关键差距分析和具体优化建议。 当用户提到以下任何关键词时触发：简历匹配、简历分析、岗位匹配、JD分析、简历评分、 resume match、resume analysis、job fit、简历诊断、简历评估、匹配度分析、 简历和JD对比、岗位适配度、resume review、resume scoring。 当用户同时提供了简历文件和岗位 JD 时也应自动触发。 即使用户没有明确说"匹配分析"，只要他们提供了简历+JD并想知道"合不合适"、 "能不能投"、"差距在哪"，都应该触发这个 Skill。

面向中文自然语言的 Tushare 数据研究技能。用于把“看看这只股票最近怎么样”“帮我查财报趋势”“最近哪个板块最强”“北向资金在买什么”“给我导出一份行情数据”这类请求，转成可执行的数据获取、清洗、对比、筛选、导出与简要分析流程。适用于 A 股、指数、ETF/基金、财务、估值、资金流、公告新闻、板块概念与宏观数据等研究场景。

基金分析技能。处理基金信息查询、绩效分析（年化收益、最大回撤、夏普比率）等请求，调用 fund_info / fund_analysis 工具完成分析。

面向极小需求的快速实现 skill。用户提出局部、小范围、低风险需求时，本 skill 创建 `docs/modules/{module}/specs/{REQ-ID}-fast-{name}/`，生成 `spec.md` 和 `fast-design.md`，并由 `fast-design.md` 承载轻量设计、任务清单、填充机制、 TDD 证据和回归验证。本 skill 会按 RED -> 最小实现 -> GREEN -> 回归验证执行， 完成后只进入 `🟢 待关闭`，不自动调用 review 或 close。 确保在以下场景触发本 skill：用户提到极小需求、简单需求、快速实现小需求、 增加一个筛选项选项、已有下拉框加选项、局部展示调整、quick requirement、 fast requirement、small change、minor feature、快速需求实现。