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Kubernetes 工作负载模式、资源管理、RBAC、probes、autoscaling、ConfigMap/Secret 处理,以及面向生产级部署的 kubectl 调试。
完成任何非平凡任务后使用。智能体按 5 个维度自评输出——准确性、完整性、清晰度、可执行性、简洁性——每项都给出具体证据。生成结构化 1-5 评分卡和具体改进建议。
在 competitive-platform-analysis 产出分层竞品集合后使用。按九个加权维度(定位、声音、视觉工艺、offer packaging、证据、enterprise-readiness、thought leadership、定价、客户 strategic tension)为每个竞品评分,使用明确 1–5 rubrics 和 tension-plot。位于 competitive-report-structure 之前。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | brand-voice |
| description | 从真实的帖子、文章、发布说明、文档或网站副本构建来源衍生的写作风格配置文件,然后在内容、外展和社交工作流中重用该配置文件。当用户想要声音一致性而不使用通用 AI 写作套路时使用。 |
从真实来源材料构建持久的声音配置文件,然后在任何地方使用该配置文件,而不是从头开始重新推导风格或默认为通用 AI 副本。
使用可用的最强真实来源集,按此顺序:
不要使用通用平台示例作为来源材料。
x-api 拉取最近的原创帖子。生成一个可重用的 VOICE PROFILE 块,下游技能可以直接消费。使用 references/voice-profile-schema.md 中的架构。
保持配置文件结构化且足够短以在会话上下文中重用。重点不是文学批评。重点是操作重用。
如果用户想要 Affaan / ECC 声音而实时来源很少,除非较新的来源材料覆盖它,否则从这里开始:
删除并重写以下任何内容:
VOICE PROFILE。在此技能之前或内部使用:
content-enginecrosspostlead-intelligence如果另一个技能已经有部分声音捕获部分,此技能是规范的事实来源。