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消除AI写作痕迹，使文本更自然真实。基于维基百科"AI写作特征"指南，识别并修正夸张象征、宣传用语、肤浅-ing分析、模糊归因、破折号滥用、三项排比、AI词汇、负面平行结构及冗长连接词等模式。

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去除文本中的 AI 生成痕迹。适用于编辑或审阅文本，使其听起来更自然、更像人类书写。 基于维基百科的"AI 写作特征"综合指南。检测并修复以下模式：夸大的象征意义、 宣传性语言、以 -ing 结尾的肤浅分析、模糊的归因、破折号过度使用、三段式法则、 AI 词汇、否定式排比、过多的连接性短语。

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为着陆页、邮件、广告、销售页及营销材料撰写说服性文案。适用于撰写标题、行动号召（CTA）、产品描述、广告文案、邮件序列或任何旨在促成行动的文本。涵盖文案公式（AIDA、PAS、FAB）、标题撰写、情感触发、异议处理及A/B测试。触发词包括“撰写文案”、“文案写作”、“着陆页文案”、“标题”、“撰写销售页”、“广告文案”、“邮件文案”、“说服性写作”及“如何撰写[营销文本]”。

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去除文本中的AI写作痕迹，让文字读起来更像人类写作。当用户要求'去AI味'、'降AI味'、'让回复更像人话'、'润色'、'改写得更自然'时使用。检测并修复：AI高频词汇、过度结构化、虚假客观性、机械化连接词、完美主义陷阱、公式化结尾、过度修饰、情感缺失等问题。

查询、设计、迁移和优化SQL数据库。适用于 SQLite、PostgreSQL 或 MySQL——包括结构设计、编写查询、创建迁移、索引、备份/恢复以及慢查询调试。不需要 ORM。

审计代码库和基础设施的安全问题。用于扫描依赖项漏洞、检测硬编码密钥、检查OWASP Top 10问题、验证SSL/TLS、审计文件权限或审查代码注入和认证漏洞。

涉及 add/commit/push 之外的进阶 Git 操作。适用于变基、二分查找 Bug、使用工作树并行开发、利用 reflog 恢复、管理子树/子模块、解决合并冲突、跨分支拣选提交或处理单体仓库等场景。

搭建、测试、记录和调试 REST 与 GraphQL API。适用于创建 API 端点、编写集成测试、生成 OpenAPI 规范、使用 curl 测试、模拟 API 或排查 HTTP 问题。

使用 cron 和 systemd 定时器调度管理周期性任务。适用于设置 cron 任务、编写 systemd 定时器单元、处理时区感知调度、监控失败任务、实现重试机制，或排查计划任务未执行的原因。