// 案例雷达。给一个新东西（新工具/新概念/新生态），扫一遍生态找好玩的真实案例，重点是抓"真物"（截图/源码/演示）而不是 GitHub 主页，输出可浏览的 HTML 案例集。当用户说"看看大家用 X 做了什么"、"扫一下 X 生态"、"市面上 X 有什么新玩法"、"给我看 X 的真物案例"、"/case-radar"时触发。不适合：① 已有明确目标的深度调研（用 long-research）② 写文章/出 PRD（用 writing-assistant / prd-doc-writer）③ 单纯求知不需要 HTML（直接问就好）。
| name | case-radar |
| description | 案例雷达。给一个新东西（新工具/新概念/新生态），扫一遍生态找好玩的真实案例，重点是抓"真物"（截图/源码/演示）而不是 GitHub 主页，输出可浏览的 HTML 案例集。当用户说"看看大家用 X 做了什么"、"扫一下 X 生态"、"市面上 X 有什么新玩法"、"给我看 X 的真物案例"、"/case-radar"时触发。不适合：① 已有明确目标的深度调研（用 long-research）② 写文章/出 PRD（用 writing-assistant / prd-doc-writer）③ 单纯求知不需要 HTML（直接问就好）。 |
把"想了解新东西"这件事从"读三手 SEO 文" → "拿到一手真物（截图/源码/演示）"。
输入：一个新东西的名字 + 一句话上下文（"我想用来做 X"）。 输出：一份可浏览的 HTML 案例集，每张卡都配真实物料（不是文字描述）。
核心信念：菜单一文不值，菜才是真东西。GitHub repo 主页是文件列表（菜单），README 里的截图、商店页的安装数、SKILL.md 的原文段落、产品落地页的真实建站效果——才是真东西（菜）。
| 阶段 | 名称 | 目标 | 主要工具 |
|---|---|---|---|
| 0 | 环境自检 | 确认 agent-browser 装了 + 主题清晰 | Bash + 对话 |
| 1 | scan | 多渠道扫信源，列出候选案例 | WebSearch / Agent（不重新发明，直接调用） |
| 2 | recon | 给每个候选侦察"真物位置"——核心增值 | 读 reference/recon-heuristics.md |
| 3 | capture | 拉真物（curl 直接资源 + agent-browser 截图） | curl + agent-browser |
| 4 | embed | 套 HTML 模板输出 | 参考 reference/html-template-spec.md |
每一步都可中断。用户随时可以说"停"、"跳过这一步"、"回到上一步"。
command -v agent-browser
brew install agent-browser && agent-browser install。装完回来。" 终止。注意：
agent-browser install会下 Chrome 二进制（~169 MB）。如果在中国大陆，可能下载失败。但实测即使 install 卡住，agent-browser 也能复用机器上已有的 Playwright Chromium（~/Library/Caches/ms-playwright/）。所以即使 install 报错，先试一下agent-browser open https://example.com，能跑就跳过 install。
gh auth status
gh auth login，终止用 AskUserQuestion 一次性问完，不要反复 ping-pong：
⚠️ 这一步不要扩展成讨论会。3 个问题问完就动手。如果用户答不上某条，给一个合理默认值（用途默认"三种都要"，范围默认"锚定一个生态"），继续。
不重新发明——直接调 WebSearch 或起一个 Agent 跑扫描。
如果案例可能 >20 个，用 Agent 工具起一个 general-purpose subagent 并行跑扫描，避免污染主上下文。Prompt 关键点：
[标题](URL) — 1 句话简介 + 为什么值得深挖scan agent 跑完后，不要立刻全部进 recon。先把信源清单给用户，让她：
⚠️ 如果用户说"全部都要"，提醒她：v2 实测 35 案例 grid 是"断崖式注意力低谷"——读者读到 35 时已经累了。建议精读 5-7 个，其余作为索引保留。最终决定权在用户。
这是 Case Radar 的独家增值。其他阶段都被现有 Skill 覆盖，唯独"判断每个案例的真物在哪种栖息地"这一步是新的。
读 reference/recon-heuristics.md 获得 7 种"真物栖息地"的判别模式。
对精读单里每个候选案例，问自己：
把每个案例的"真物位置"写下来——这是 capture 阶段的施工图。
反 checklist 化提醒：recon-heuristics 是 patterns 集合，不是 checklist。某个案例的真物可能在 7 种栖息地之外的第 8 种位置。保留发现新栖息地的可能，发现了就更新 heuristics 文件。
按 recon 阶段的施工图，对每个精读案例抓真物。
curl -sLo screenshots/cases/<name>.<ext> "<url>"
适合：README 里已有的 screenshots/ examples/ assets/ 目录里的图、GIF、demo 视频。无浏览器渲染开销，不会有边框/黑条。
适合：SKILL.md 原文、配置文件、changelog 关键段落。
gh api repos/<owner>/<repo>/contents/<path>/SKILL.md --jq '.content' | base64 -d
把关键段落（10-30 行）保留到 screenshots/cases/<name>-skillmd.txt，HTML 里用 <pre> 块呈现。
适合：产品落地页（Next.js SPA）、官方商店页（如 Anthropic plugin store）、长博客全页。
agent-browser open <url>
agent-browser wait 2000 # 等 JS 渲染
agent-browser screenshot --full screenshots/cases/<name>-fullpage.png
⚠️ agent-browser 默认把截图存到调用时的当前目录，不是参数路径——要么 cd 进 screenshots/cases，要么截完用 mv。
不要硬凑。这种案例不进精读单，降级回普通卡片层（只显示文字描述 + 链接）。装饰图比无图更糟——v2 复盘已经验证（NeoLab 那张纯封面图被 4 个视角里 2 个点名说是"装饰层"）。
参考 reference/html-template-spec.md 的视觉规范和层级标签系统。
<工作目录>/<主题简称>-案例集-YYYY-MM-DD.html
例：skills-生态创意案例集-2026-05-14.html
图片路径用相对路径：screenshots/cases/<file> —— HTML 在原位置打开就能加载。
[Header] 标题 + 一句话 lede + 层级标签图例 + 升级说明（如有 v2）
[工具 Spotlight] 如果 capture 阶段重度使用了某个工具（如 agent-browser），单独 spotlight
[精读卡] 5-7 张富卡片，每张有真物 hero + 妙在 + 为什么是你 + 大 CTA
[Next Step] 3-5 个可选下一步（不下结论，给用户选）
⚠️ 不要加"生态全景 3 大热门"、"6 大分组 grid"这种结构层——v2 复盘已经验证这些是"AI 让自己显得完成度高"的装饰层。如果用户特别要全景图，作为可选附加层。
参考 reference/html-template-spec.md。默认轻量 3 层：事实层 / AI 推测层 / 你的判断区。复杂版（加 共识层、真物层）作为可选，不强加。
✅ 案例雷达扫描完成！
- 扫描案例：[N] 个，精读 [M] 个
- 真物物料：[K] 件（X 张截图 + Y 段源码 + Z 个对比图）
- HTML：[相对路径]
- agent-browser 用量：[A] 次截图 + [B] 次 navigate
Next：
- 在浏览器中打开 HTML 查看效果
- 如发现某张精读卡的真物没抓到位，告诉我哪张，单独重抓
- 如想把某个案例拆成短文/图文，告诉我
文字描述能讲什么、图能讲什么，永远先要图。菜单一文不值，菜才是真东西。 截不到真物的案例，降级到普通卡片层，不要硬塞装饰图。
一手源（官方/作者）/ 二手优质（深度玩家）/ 三手中文（有独立观察的），三层之外的 SEO 文、awesome 集市、纯翻译稿一律砍掉。
35 个全做精读会让读者"断崖式注意力低谷"。精读单是用户拍的板，不是 AI 全包——把候选清单给用户选，不要自作主张全部深加工。
reference/recon-heuristics.md 是 patterns 集合，给 Claude 灵活选取。如果某案例的真物在 patterns 之外，记下来更新 heuristics——这个 Skill 应该越用越锋利。
用户随时可以说"停"、"跳过"、"换主题"。不要一口气从 scan 跑到 embed 不给反应机会——v2 实测每一步都需要用户拍板。
读 reference/workflow-anti-patterns.md。这个 Skill 容易落入"建工具不做事"陷阱——它的真正价值取决于用户能不能把案例集变成行动（写文章、做实验、定方向），不取决于 HTML 多精美。
这一段是 4 视角诊断后留下的自我提醒。Skill 跑得动 ≠ Skill 该被点开。
读 reference/workflow-anti-patterns.md 末尾的"4 个反向信号"判断。简版：
用户：扫一下 MCP 生态最新玩法
Skill：
→ 0.1 ✅ agent-browser 装好
→ 0.2 ✅ gh 已登录
→ 0.3 问 3 个对齐问题（用途 / 范围 / 1 个其他）
→ 1.1 起 scan agent，跑 5-8 分钟拉回 32 个候选 + 扫描印象
→ 1.2 用户从 32 个里挑 6 个精读
→ 2 对 6 个跑 recon，判别每个的真物位置
→ 3 拉真物（curl 5 个直接图 + gh 拉 3 段 SKILL.md + agent-browser 截 2 个落地页）
→ 4 出 HTML
→ 5 ✅ 完成
用户：之前那个 Skills 生态扫得怎么样了
Skill：
→ 找最近的 case-radar 输出文件
→ 报告当前状态：scan 已完成（35 个）/ recon 完成 7 个 / capture 完成 4 个
→ 问用户从哪一步继续
用户：我准备写一篇关于 Cursor 0.50 的文章，先扫一下生态
Skill：
→ ⚠️ 触发"反向信号 #2"：用户已在写文章
→ 反问："你需要的是案例集 HTML 还是几张关键截图直接放进文章？"
- 案例集 → 继续走全流程
- 几张截图 → 跳过 scan + embed，直接进 capture，用 agent-browser 抓你指定的 URL
recon 阶段发现某 Skill 的真物是一段 YouTube demo 视频字幕。
heuristics 文件没列这种栖息地。
Skill：
→ 用 agent-browser 抓字幕（snapshot -i 拿 YouTube 字幕面板）
→ 完成 capture 后，提示用户："本次发现新栖息地：YouTube 字幕。
是否更新 recon-heuristics.md 加入第 8 种栖息地？"
→ 用户确认 → 更新 reference 文件
reference/recon-heuristics.mdreference/html-template-spec.mdreference/workflow-anti-patterns.mdreference/_how-to-extend.md陪伴型 AI 人设生成与优化流程。当用户想给 Hermes Agent（或任意 AI 陪伴角色）做一个"有感情、聊久不掉、像真人"的人设时使用。通过"定调子 → 名字 → 外形 → 性格 → 背景 → 关系 → 说话节奏 → 生成 SOUL.md → 迭代"的结构化对话，从一句模糊想法（如"我想要个JK女友""年上男友""高冷御姐"）产出可直接贴进 Hermes SOUL.md 的第一人称人设文本。支持女友/男友/各种气质的陪伴角色，并让用户选择"一句一句发"还是"整段说"的输出风格。当用户说"做个人设/捏个AI女友男友/给Hermes弄个角色/优化人设/换个人设"时触发。
PRD + 可执行测试用例双文档一体化协作。与用户共同写并迭代。理解需求后自主读代码再写；故事驱动 + 分阶段单点确认；每个 PRD 产出 PRD-MD 与 测试用例-MD（给 AI 的事实源）+ 两份套模板的 review HTML（给人查阅，与 MD 严格 1:1）。触发：梳理/撰写/完善 PRD、需求文档、用户故事、验收标准、测试用例、测试基准、测试方案。
系统化学习材料生成器。给一个新领域/技术/概念，AI 自主调研、搭体系、产出 HTML 学习材料（含骨架/案例/工程化/争议+盲区）。当用户说"我要学 X / 帮我系统拆解 X / 我想吃透 X 这个领域 / 给我整理 X 的全貌 / 深度调研 X 给我系统讲讲 / 把 X 搞透"时触发。不适用于"X 行不行/为什么 Y"（用 long-research）、"X 有哪些好玩案例"（用 case-radar 给散点）、"把这堆素材整理成 HTML"（用 readable-output 处理已有素材）、文章写作（用 writing-assistant）、设计稿（用 design-exploration）。
把当前对话的上下文 / 一堆历史内容 / 散落的信息**整理成可读性高的 HTML 总结**。强制 4 问挖掘（给谁看 / 读完拿什么 / 详略 / 风格）+ 6 阶段框架（定终点 → 抓核心点 → 选主结构 → 写 → 自检），让 AI "想清楚再输出"，避免散文式罗列。当用户说"做个复盘"、"汇总一下"、"总结这堆"、"整理成 HTML"、"把上下文整理一份"、"做个教程 / 学习指南 / 报告"、"把 X 讲清楚"等需要把上下文/历史输出成给人读的中长 HTML 时触发。
复杂长程任务的自主执行流程。当用户有一个复杂或模糊的任务（"帮我搞清楚 X / 帮我评估 Y / 帮我把这堆东西整理出来 / 帮我对比 N 个方案 / 帮我跑一次调研"），希望 AI 自己拆解、自己执行、自己校验、只在关键时刻找用户的场景。通过"任务确认 → 任务队列 → 分批执行 → 周期校验队列 → 触发式汇报"实现 1-2 小时无人值守的自主执行。当用户说"帮我搞清楚 / 评估一下 / 整理一下 / 对比一下 / 跑一次调研 / 你自己跑别打扰我 / 长程任务 / 自主跑"时触发。**不适用于**：UI 设计（用 design-exploration）、待办优先级（用 priority-judge）、文章写作（用 writing-assistant）、需求池管理（用 backlog-manager）、终局发散（用 vision-exploration）、起名（用 product-naming）、有明确 spec 的实现编码任务（直接编码）。
macOS 产品设计专家。根据需求描述，输出符合 macOS 原生风格的 HTML/CSS 设计稿。当用户说"帮我设计一个界面"、"做个页面"、"产品设计"、"UI 设计"、"画个原型"时触发。