制作一个「轨道发射台」动画页面，让浏览器中的效果可以直接体现 gsap.to()、gsap.from()、gsap.fromTo()、stagger、transform、autoAlpha、ease 和 gsap.matchMedia()。调用 `gsap-scrolltrigger` skill，在当前工作区创建一个名为 `gsap-scrolltrigger-ocean` 的完整前端项目。技术

它把选题、文献检索、论文写作、同行评审、修订、格式整理这些环节拆开，让 AI 分阶段参与，关键判断还是留给我们。」，ARS 会在论文流程里专门插入检查节点，去查虚构引用、数据错误、claim 没有被文献支撑、方法论包装、AI 幻觉结果这些问题。相比于写出一篇完整的论文，我更关心的是 ARS 背后的做法：把学术研究拆成一套能重复执行、能留下过程、能被检查的 AI 工作流。有了核心论点，就会帮我们逐章

请使用 Taste Skill 中的 redesign-existing-projects、minimalist-ui、high-end-visual-design 和 full-output-enforcement，帮我重构一个已有项目的官网首页。说实话，现在有的 AI Agent 前端审美极差，布局过于居中、卡片堆叠、渐变滥用、留白和层级不自然、动效缺少节奏、字体和间距没有高级感，做出来的网页

可以把 Codex、Claude Code、Gemini、Grok、Kimi 以及其他 OpenAI 兼容上游，转换成常见的 OpenAI、Anthropic、Gemini API 接口。提交一批真实任务，系统分别调用 GPT、Claude、Gemini 等模型，记录完成时间、Token 用量、报错率和人工评分。使用时间越长，系统积累的任务、评分和路由记录越多，推荐结果也会更贴近我们的实际工作。公

书里的文案方法、视频里的布光经验、播客里的产品判断框架，都可以被拆成 Skill，连同适用条件、执行步骤和使用边界一起留下来。读取书籍、视频字幕、播客文字稿、课程或访谈，把其中可重复使用的方法论拆成多个独立 Skill，交给 AI Agent 在具体问题中调用。调用 feature-to-benefit 后，标题变成：成批识别发票，少做手工录入，产品功能和财务人员得到的好处连在了一起。的 GitH

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IDE、浏览器和笔记软件都走过类似的路，核心功能稳定以后，插件、模板和主题会慢慢形成自己的创作者市场。告诉我固定安装目录、采用的提交 SHA、测试结果、备份位置、日志位置、验证截图位置、日常启动方式和恢复命令。图的比例最好接近 16:10，推荐 1586×992，人物或主体放在中间偏右，尽量少带文字，避免裁切后出现残缺文字，PNG 格式效果最好。换完皮肤，功能不会被影响，侧栏、建议卡、项目选择器和

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核心技能包括 caveman、caveman-commit、caveman-review、caveman-stats、caveman-compress、caveman-shrink。Caveman能让 Claude Code、Codex、Gemini、Cursor、Windsurf、Cline、Copilot 等少说铺垫话、场面话，多给有效信息。这 10 个 case 跑下来，Caveman 没有

2. 修复 src/components/LoginForm.tsx 的锁定倒计时问题：触发第三次认证失败并设置 lockoutUntil 时，要同步刷新 now，确保锁定开始后的首次渲染倒计时从 30 秒开始，而不是使用页面挂载时的旧 now 值。只改业务代码，不改测试，不要提交。只改必要文件，补充或调整测试，修完后运行 npm test 和 npm run build，不要提交。只改必要文件，