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削减技能包。用于对章节正文进行信息密度检查和废话删除，只删不改，确保每段文字都推进故事。

精修技能包。用于对章节进行两阶段处理：第一阶段削减（删除无功能比喻、排比、解释、重复），第二阶段粗糙化（打断平滑句式，制造真人写作质感）。

写作技能包。用于撰写章节正文，涵盖章节结构、对话、描写、内容充实、文化符号等写作方法论。

规划与归档技能包。负责全书大纲构建、人物设计、世界观建立、逐章场景规划，以及章节定稿后的bible维护更新。是故事结构信息的唯一管理者。

审查技能包。用于审查章节质量，从叙事逻辑、人物一致性、节奏体验、描写质量、对话质量、去AI味等维度进行检查，输出审查报告和修改建议。

口播稿转分镜清单技能。将口播稿转化为可执行的 JSON 分镜清单，输出符合 Seedream/Seedance/FFmpeg/Azure TTS API 规范的参数。

历史故事分镜生成技能。当用户需要将历史剧本、故事梗概或分场大纲转化为可用于 AI 出图的分镜时使用。采用分层渐进式流程：节拍拆解 → Beat Board（九宫格叙事总览）→ Sequence Board（四宫格段落展开），确保人物与环境稳定一致、镜头叙事清晰可读、画面连贯可剪辑，同时注重历史准确性。

分镜审核技能。用于审核分镜师和动画师的产出，确保符合方法论标准和历史准确性。

交互式算法练习教练。基于代码随想录出题、运行测试、渐进提示、讲解最优解、展示实际工程应用。当用户想练习算法、刷 LeetCode、准备面试、学习数据结构时使用。触发词包括：练习算法、刷题、algo coach、算法教练、来道题。

交互式决策模拟游戏。当用户说 /history_game、摸鱼、来局游戏、play game、无聊、game 或想玩文字策略游戏时触发。

每日自动化长尾需求发现调研。当用户说「每日调研」「发现需求」「需求调研」「niche research」「demand discovery」或要求运行需求发现工作流时触发。需要 7 个 MCP 服务器：niche-reddit-mcp、niche-google-trends-mcp、niche-producthunt-mcp、niche-g2-mcp、niche-github-issues-mcp、niche-hackernews-mcp、niche-alternativeto-mcp（首次运行自动配置）。

LLM 与 Agent 知识学习、自适应考试和学习路径推荐。使用 /agent-learn 开始学习。覆盖主题：LLM、Agent、RAG、记忆系统、多智能体、RLHF、VLM、评估、工程实践、提示词工程、MCP 与工具使用。