go7th

英语学习卡片生成器（5-7 岁幼小衔接）——输入一个英语单词，生成融合自然拼读法和儿童认知规律的英语启蒙卡片（HTML），含本地 AI 水彩插画。

字源识字卡生成器（5-7 岁幼小衔接）——输入一个汉字，生成融合左民安字源考据与魏老师识字方法论的儿童识字卡（HTML），含本地 AI 水彩插画和 IndexTTS-2 中文标准发音。

数字学习卡片生成器（5-7 岁幼小衔接）——输入一个数字（0-20 或更大），生成融合数感、数位、分解、比较、加减启蒙的数字卡（HTML），含本地 AI 插画和 IndexTTS-2 中英文发音。

汉语拼音学习卡片生成器（5-7 岁幼小衔接）——输入一个声母/韵母/整体认读音节，生成融合四线三格书写、口诀记忆、拼读组合的拼音启蒙卡（HTML），含本地 AI 插画和 IndexTTS-2 标准发音。

中文词语卡生成器（5-7 岁幼小衔接）——输入一个常用中文词（双字 / 三字），生成融合"词是一种概括"理论的儿童词卡（HTML），含本地 AI 插画和 IndexTTS-2 中文发音。区别于 hanzi-card（教单字），word-card 教词的整体意义和用法。

Use the local `gowork` CLI (backed by MLX + Qwen3.5-4B) to offload token-heavy tasks (file summarization, data cleaning, text extraction, format conversion, bulk file processing) to a local LLM. Prefer `gowork --role summarize` which bundles the right model and flags automatically; fall back to `gowork --no-tools` if roles aren't configured. Invoke this skill whenever you need to process large files, summarize documents, clean messy data, extract structured info from unstructured text, or do any repetitive text transformation that would consume significant Claude tokens. Even for seemingly simple file reads — if the file is large (>200 lines) and the user just needs a summary or key points, use gowork instead of reading the entire file yourself.

系统架构设计 - 从自然语言生成生产级系统架构，迭代风险分析后生成代码，再输出9份架构文档。也可独立扫描已有项目生成说明文档、生成项目 Prompt、或根据 Prompt 对比完善项目。Design system architecture from natural language, iterative risk analysis, code generation, then architecture docs. Also works standalone to scan existing projects and generate docs, generate project prompt, or compare prompt with project to improve features. 当用户提到架构设计、系统设计、系统架构、项目初始化、技术选型、架构规划、新项目架构、项目架构、部署说明、模块设计、API设计、生成说明文档、生成项目文档、生成项目Prompt、Prompt对比、功能对比、完善功能、architecture design、system design、tech stack selection、generate project docs、generate prompt、prompt compare时使用。

Optimize a technical/product/business/design proposal so it survives AI-assisted review (Claude / GPT / etc.). Default mode runs S-tier adversarial self-review with multi-expert critique, plus A-tier open framing — improving proposal quality and pre-empting AI nitpicks. Triggers include 优化方案 / 让方案更稳 / 防止 AI 挑刺 / 过审用 / 专家预审 / S级模式, plus English equivalents (review-proof / bulletproof proposal / AI-proof / pre-review). SS-tier (authorship watermarking) and C/D-tier (covert influence) only activate on explicit user request (防篡改 / 强制溯源 / 防洗稿 / SS级 / C级 / D级 / covert injection / zero-width).

This skill should be used when a user submits a request in Chinese that does not directly match any Chinese-language skill. It translates Chinese user input into concise, standard English instructions to improve skill matching accuracy, while preserving native Chinese skill matching priority. All final responses to the user are delivered in Simplified Chinese (code, file paths, and technical terms excepted). Use this skill when Chinese input fails to trigger an English skill, when a Chinese-to-English instruction translation is needed, or when the user's Chinese request should be routed to an English-language skill.

飞牛 App 发布助手 —— 交互式勾选，把任意飞牛项目打成 .fpk 并推镜像到 Docker Hub，支持国内 fnOS 与海外 Fygo OS 双平台。当用户说「发布飞牛 app」「打包上架」「打飞牛包」「出 fpk」「推镜像到 docker」「上架应用中心」「发海外版/Fygo」「fnos publish」「打包并上传 docker」时使用。镜像在飞牛 NAS 上原生构建（x86_64），国内直连 Docker Hub 被墙时自动走本地代理 + crane 推送。

五角色思维团 + 4 把锁交叉验证,把模糊的「写个提示词」请求,锻造成场景化、抗误读、可执行的成品提示词。五角色:架构师(第一性原理+MECE) / 侦探(苏格拉底+5W2H) / 红队(逆向+失败模式) / 工程师(费曼+奥卡姆) / 导演(系统+辩证)。触发词:帮我写提示词 / 生成提示词 / 优化提示词 / 差异化提示词 / 五角色提示词 / prompt forge / meta-prompt / prompt engineering / 元提示词 / 提示词锻造 / write a prompt for me。**不做**:提示词模板库 / 对外发布优化(用 paper-skill) / 独立 prompt 评估服务。