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通过 Agent 对话帮助中国高考考生完成志愿填报决策：先做有科学依据的性格与职业兴趣测评，再研究适合的职业、专业和行业，最后结合省份、选科、分数/位次与官方招生数据生成可追溯来源的 HTML 报告。用户提到高考志愿、college application、选大学、选专业、性格测试、职业方向、行业前景、投档线、录取概率、冲稳保或志愿模拟时使用。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
拆解对标账号 / 竞品内容——丢一个链接进来,自动识别平台(抖音/小红书/B站/YouTube/公众号)和粒度(单条 or 整个账号),抓取内容后输出三件套:可复用爆款公式、画面+口播逐段拆解、人设与内容定位,并自动存档到 benchmarks/。短视频自动下载 + 转写口播 + 抽视觉帧(contact sheet 多模态读图),不只看 caption。当用户说「拆解这个账号/视频/笔记」「分析对标/竞品」「这条为什么火」「给链接拆内容」「teardown」「看看别人怎么做的」时使用。抓不到内容会引导粘贴文案/字幕,绝不直接报错。
macOS 系统迁移助手 — 两阶段：先在旧系统采集清单（JSON），再在新系统还原。 Use when user mentions: 系统迁移、换电脑、新装系统、Time Machine 恢复、 数据迁移、重装系统、migration、setup new mac、restore from backup、备份系统。 自动检测当前是旧系统（采集模式）还是新系统（还原模式）。 前置：先做一次 Time Machine 全量备份；唯一软件依赖是 Homebrew。
像素小猫帮你清理 macOS 磁盘、优化空间与性能。扫描开发者缓存 / 系统缓存 / 大文件下载，给出性能与网络优化建议，然后打开一个「像素风网页」让你勾选确认——确认后一只 3D 像素小猫在房间里实时打扫，灰尘堆随真实删除进度缩小。带持续记忆：每次清理了什么、你的偏好都记在 ~/.disk-cleanup-cat/，下次更懂你。当用户说「清理磁盘 / 清理空间 / 磁盘满了 / C盘满了 / 优化电脑 / 优化性能 / 电脑变慢了 / 清缓存 / disk cleanup / free up space」时使用。仅限 macOS。
生成 B站 / YouTube / 抖音 的高点击「视频封面 / 缩略图」——pop-out 技法：抠图人物全亮叠在自己那张被压暗的原图上、文字压在中间，一套内容用 HTML/CSS 重排成 16:9 / 4:3 / 3:4 三种比例。当用户要视频封面、缩略图、thumbnail、B站封面、YouTube 封面、抖音/视频号竖封面、把人物放封面上、Codex/Agent/AI 视频封面时使用。注意：这是「视频封面」专用，走 YouTube 高设计感美学；要小红书图文/信息图/PPT 风请用 yuyile-social-card-skill。
把脚本、故事节拍或镜头想法转成图片参考型 AI 视频提示词，包含图片参考绑定、秒级动作、声音设计和硬约束。使用场景：用户需要 AI 视频提示词、Seedance 提示词、图片参考视频生成、脚本转视频提示词、多图参考、首尾帧、全能参考、视频提示词，或希望把脚本转成可直接复制使用的完整视频提示词。
Build 16:9 spoken-video compositions as standalone Remotion projects with React, TypeScript, frame-based animation, estimated durations, and direct mp4 rendering. Use when the user wants video files, Remotion, mp4 export, frame-accurate motion, post-production voiceover, or theme-driven video templates; do not use for click-driven web presentations.
| name | college-application |
| description | 通过 Agent 对话帮助中国高考考生完成志愿填报决策：先做有科学依据的性格与职业兴趣测评，再研究适合的职业、专业和行业，最后结合省份、选科、分数/位次与官方招生数据生成可追溯来源的 HTML 报告。用户提到高考志愿、college application、选大学、选专业、性格测试、职业方向、行业前景、投档线、录取概率、冲稳保或志愿模拟时使用。 |
把志愿填报视为“认识自己 → 理解职业/专业/行业 → 用招生数据约束选择 → 生成可审计报告”的决策过程。主交互在 Agent 对话中完成；HTML 只用于最终报告展示，不再作为主要填写入口。
启动后先告诉用户：本服务仅供高考志愿决策参考，所有性格分析、职业建议、行业判断和录取估算都基于公开来源与模型推断，不能替代各省教育考试院、高校招生章程、官方志愿填报系统或老师/家长意见；最终选择必须交叉验证。最终 HTML 报告顶部和底部也必须显示同样提示。
CANDIDATE.md：考生画像、性格测评摘要、职业方向假设、高考信息。格式见 CANDIDATE-FORMAT.md。PERSONALITY-REPORT.md：性格测试计分、解释、职业方向假设。格式见 PERSONALITY-REPORT-FORMAT.md。SOURCES.md：所有理论、行业、专业、招生数据的来源台账。格式见 SOURCES-FORMAT.md。plans/*.md：职业/专业研究、志愿建议、最终方案。格式见 PLAN-FORMAT.md。final-report.html：最终可浏览报告，使用 assets/final-report-template.html。history/events.jsonl、decision-records/*.md、audits/*.md：如需长期跟踪或独立审计，沿用对应格式文件。旧版 assets/college-application-template.html 与 scripts/wait_for_request.py / complete_request.py / update_progress.py / fail_request.py 属于网页任务队列工作台的 legacy 兼容资产。新版主流程不要要求用户打开网页填写，也不要把等待器作为必经步骤。
使用脚本从 assets/personality-assessment-form.html 生成一份静态 HTML 表单，交给用户在浏览器里填写：
python3 <skill-dir>/scripts/create_assessment.py \
--workspace <考生工作区绝对路径> \
--open
--open 会自动用系统默认浏览器打开表单，避免用户自己去文件夹里找。脚本默认输出类似 <workspace>/personality-assessment-YYYY-MM-DD.html 的文件路径。把这个文件路径告诉用户，并说明：请用浏览器打开 HTML 表单，填完后点击“下载给 Agent 的 JSON”，再把下载的 JSON 文件发回、粘贴内容，或授权 Agent 读取该文件。不要要求用户在终端聊天里逐题填写。
Markdown 模板 assets/personality-assessment-template.md 只作为 fallback：用户无法打开 HTML 时，可运行 create_assessment.py --format md 生成可填写 Markdown。
表格基于 RIASEC 职业兴趣与 Mini-IPIP 大五人格短量表，总计 32 题，1–5 分。
解析用户发回的性格测试结果 JSON（或 fallback Markdown），按模板内规则计分。计分后先生成一份可读 HTML 报告，方便用户确认自己看得懂：
python3 <skill-dir>/scripts/render_personality_report.py \
--input <personality-assessment-result.json> \
--output <考生工作区绝对路径>/personality-report.html
报告应先给白话重点结论，再把完整得分表和局限放在后面展开。
I-A-S。性格测试只能作为方向线索，不得把测试结果写成诊断或命运结论。
围绕职业方向假设生成 3–6 个专业簇。每个专业簇必须研究：
优先来源：教育部专业目录、阳光高考、高校官网培养方案/招生章程/就业质量报告、国家统计局、人社部门、行业主管部门、权威行业协会。招聘网站和商业报告只能作辅助信号，必须说明样本偏差。
使用脚本从 assets/admission-info-form.html 生成一份静态 HTML 表单，交给用户在浏览器里填写：
python3 <skill-dir>/scripts/create_admission_info.py \
--workspace <考生工作区绝对路径> \
--open
--open 会自动用系统默认浏览器打开表单，避免用户自己去文件夹里找。脚本默认输出类似 <workspace>/admission-info-YYYY-MM-DD.html 的文件路径。把这个文件路径告诉用户，并说明：请用浏览器打开 HTML 表单，填完后点击“下载给 Agent 的 JSON”，再把下载的 JSON 文件发回、粘贴内容，或授权 Agent 读取该文件。不要要求用户在终端聊天里逐项填写。
Markdown 模板 assets/admission-info-template.md 只作为 fallback：用户无法打开 HTML 时，可运行 create_admission_info.py --format md 生成可填写 Markdown。
高考信息文档必须覆盖：
| 项目 | 要求 |
|---|---|
| 招生省份 | 必填 |
| 填报年份 | 默认当前年份，可修改 |
| 意向填报地区 | 可多个；区分必须/优先/无所谓 |
| 考试模式 | 由省份按 references/province-exam-mode.md 自动带出并复核 |
| 选科 | 按 3+3 或 3+1+2 校验；物理与历史互斥 |
| 高考成绩 / 全省位次 | 至少填一项；位次优先 |
| 批次/类别/特殊资格 | 如普通类、专项计划、中外合作等 |
| 学费、家庭等现实约束 | 可选但要主动提示；不主动收集健康/体检隐私信息，相关专业限制由用户自行查招生章程 |
信息不完整时先补信息，不要直接生成志愿建议。
按 references/admission-estimation.md 执行。优先比较位次；只有满足至少 3 个可比年份、当年计划已发布、口径一致、来源可核验时，才可输出区间式概率。否则只输出“冲刺 / 有机会 / 较稳 / 兜底”定性等级，并明确缺少哪些数据。
严禁把聚合站、自媒体、论坛或未注明年份的投档线作为关键依据。关键招生事实必须回到省教育考试院、教育部阳光高考或高校本科招生网复核。
如果用户只提供分数、没提供位次，Agent 应先尝试从省教育考试院官方一分一段表获取对应年份的位次参考；若当年数据未发布，可用最近年份估算“参考位次”，但必须标注不可替代真实位次。只有官方来源找不到、页面失效或用户所在省数据不可获得时，才要求用户上传/提供一分一段表、招生计划或投档线文件。
最终报告优先使用脚本渲染：
python3 <skill-dir>/scripts/render_report.py \
--workspace <考生工作区绝对路径> \
--output <考生工作区绝对路径>/final-report.html
脚本读取工作区中的 research.json、CANDIDATE.md、PERSONALITY-REPORT.md、SOURCES.md，套用 assets/final-report-template.html。缺字段时显示“待补充 / 无法查证”，不得自动编造内容。
最终报告先展示重点结论：方向是否匹配、当前数据够不够、下一步要补什么。完整性格得分、专业行业细节、方法、不确定性和来源台账放到后面折叠展开，避免用户一打开就被专业术语淹没。
最终报告至少包含：
用户要求复核、报告用于重要决策、或 Agent 对关键来源不确定时，启动全新 subagent 按 AUDIT-FORMAT.md 独立审计。审计不通过时，不得显示“可用于正式填报”。
source_ids，并能追溯到 SOURCES.md 的完整 URL。