Browse reusable Agent Skills, each with a clear purpose and practical guidance.
深度思考分析解答任何领域的棘手问题。当用户提出的问题具备以下任一特征时必须触发此 skill：(1) 涉及多个领域（如"AI 对就业的影响"涉及技术、经济、社会学、哲学）；(2) 涉及争议性观点或对立立场（如"比特币是不是泡沫"）；(3) 需要严谨论证、权威数据支撑、第一性原理推理（如"为什么中国新能源车销量这么猛"）；(4) 用户明确要求深度分析、多视角交叉验证、给出适用边界和证伪/证明手段。即便用户没有点名"深度分析"，只要问题本身具备跨学科、权衡性、需多专家视角的特征，都应触发本 skill，而不是给出浅尝辄止的单线回答。本 skill 不适用于闲聊、事实查询、明确要求简短回复的场景。
召唤多领域专家智能体，对任何棘手、跨学科、有争议或开放性的问题进行并行深度分析，再经过事实核查员与红队子智能体的克制审阅，最终重写为一篇面向小白、第一人称、图文并茂、有人味的深度长文。触发条件：用户提出任何值得深挖的复杂问题，尤其是跨领域、需要多方视角、需要权威数据支撑的问题；提到"帮我深度分析"、"多专家视角"、"专家怎么看"、"这个问题涉及哪些领域"、"帮我搞清楚 XX 到底是怎么回事"、"用第一性原理分析一下"、"这个观点站得住脚吗"、"帮我论证一下"，或者只是抛出一个开放性问题如"为什么 XX 会发生"、"如何看待 XX 现象"、"XX 到底靠不靠谱"。即使用户没有明确要求"专家"或"深度分析"这几个字，只要问题本身跨越多个专业领域、需要审慎论证而非泛泛而谈，也应使用本 skill。本 skill 与仓库中其他类似名称的技能相互独立，请完全按照本文件的流程执行，不要套用其他技能的模板或输出结构。
召唤多领域专家智能体，对任何棘手、跨学科、有争议或开放性的问题做并行深度分析，再经过一轮克制的事实核查与红队反驳，最后由一个"干净大脑"的终稿撰写者把所有内容无缝重写成一篇第一人称、面向小白、图文并茂、有人味、留有证伪空间的深度长文。触发条件：用户提出任何值得深挖的复杂问题，尤其是跨领域、需要多方视角、需要权威数据支撑的问题；提到"帮我深度分析"、"多专家视角"、"专家怎么看"、"这个问题涉及哪些领域"、"帮我搞清楚 XX 到底是怎么回事"、"用第一性原理分析一下"、"这个观点站得住脚吗"、"帮我论证一下"、"multi-expert-analyzer2"，或者只是抛出一个开放性问题如"为什么 XX 会发生"、"如何看待 XX 现象"、"XX 到底靠不靠谱"。即使用户没有明确说"专家"或"深度分析"这几个字，只要问题本身跨越多个专业领域、需要审慎论证而非泛泛而谈，也应使用本 skill。本 skill 与仓库中其他类似名称的技能（如 multi-expert-analyzer、multi-expert-analyzer1）相互独立，不共享模板或输出结构，请完全按照本文件的流程执行。
Analyze an open-source project from a repository URL and write a deeply sourced Chinese Markdown article. Use when the user asks to research a GitHub/open-source project, read its README, use DeepWiki MCP for architecture analysis, search related articles, compare competitors, validate claims, and save the final article under the current project's markdown directory.
Answer open-source product questions by combining local source-code and documentation research, project framework notes generated by init, DeepWiki repository knowledge, and current web evidence, then save a sourced, diagram-rich Markdown answer to the current project's markdown directory. Use when the user asks about behavior, architecture, internals, configuration, APIs, troubleshooting, performance, operations, extension points, practical reproduction, or version-specific details of one or more open-source projects and provides the question, all relevant local source directories, and DeepWiki repoName values.
Answer PostgreSQL core database questions by researching the local postgres source tree, PostgreSQL documentation under doc/src/sgml, relevant source code, and DeepWiki repository knowledge for postgres/postgres; use when the user asks any PostgreSQL database behavior, internals, SQL, configuration, administration, performance, storage, planner, executor, replication, or documentation question and wants a sourced Markdown answer saved to the current project's markdown directory. Refuse questions about non-PostgreSQL-core projects, including PostgreSQL ecosystem plugins, extensions maintained outside postgres/postgres, external tools, drivers, cloud services, forks, or third-party products.
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。
Answer general or cross-domain questions with a non-pleasing rational mode: adversarial red-team and blue-team expert analysis, mutually exclusive conclusions, up to five debate rounds, saved Markdown intermediate expert outputs, and a final first-person judge-written plain-language article. Use when the user asks for rational adversarial analysis, red/blue team debate, non-flattering judgment, evidence-backed multi-expert reasoning, or a final Markdown answer to a broad question.
Compute GitHub repository star velocity over a rolling time window using the stargazers API.
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