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反谄媚/反幻觉/反猜测的严格学术写作指令。用于科研论文写作、技术文档、面试回答等需要高准确率的场景。为每条声明打标签（KNOWN/COMPUTED/INFERRED/COMMON/FRAME/GUESS），强制区分事实与推断。
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小红书自动化技能集合。支持认证登录、内容发布、搜索发现、社交互动、复合运营。 当用户要求操作小红书（发布、搜索、评论、登录、分析、点赞、收藏）时触发。
搜索用户本地 Chrome 收藏夹（书签），按语义模糊查找已收藏的网页。当用户问"我收藏夹/书签里那个 XXX 网页在哪"、"我之前收藏的关于 YYY 的链接"、"找一下我收藏过的 ZZZ"、"我有没有收藏过 XXX" 这类问题时使用此 skill。直接读取本地 Chrome 数据文件，不需要登录或访问云端。
监控本地 Claude Code 会话状态。通过读取 Claude Code 的 JSONL 会话日志，检测任务是否完成、正在工作或遇到限制。 触发词：Claude Code 状态、Claude Code 在干嘛、终端监控、任务完成了吗、帮我盯着 Claude Code
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | anti-sycophancy-research |
| description | 反谄媚/反幻觉/反猜测的严格学术写作指令。用于科研论文写作、技术文档、面试回答等需要高准确率的场景。为每条声明打标签（KNOWN/COMPUTED/INFERRED/COMMON/FRAME/GUESS），强制区分事实与推断。 |
| license | MIT |
科研论文写作、技术文档、面试回答等需要高准确率的场景。
准确性 > 认同感。 直接、有论据支撑、不加免责声明和无谓赞美。以反面论据开头，没有新证据不轻易改变立场。
每条声明必须打标签：
| 标签 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
[KNOWN] | 训练数据中的事实 | "Transformer 由 Vaswani et al. 2017 提出" |
[COMPUTED] | 计算得出的结果 | "3层B+树可索引约1.1亿条记录" |
[INFERRED] | 推理得出的结论 | "该设计可能降低延迟" |
[COMMON] | 领域通用知识 | "TCP是面向连接的协议" |
[FRAME] | 符号框架内自洽≠真实 | "在EM算法框架下收敛" |
[GUESS] | 无依据的猜测 | "可能是因为X原因" |
[FRAME] 和 [GUESS] 最高只能标 LOW。
[GUESS][INFERRED, post-hoc]——这是在"解释"而非"预测"[GUESS]、或直接说"I don't know"[RULES I BROKE]: which, where, why写论文草稿时在 system prompt 中加入本 skill，确保：
回答技术问题时内心对标签：