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调香师与香水 (调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、accord 和弦、配方 (酒精中 % 浓度)、浓度分级 (parfum/EDP/EDT/EDC)、调香师的「香风琴」orgue、trials/mods 试样迭代、weighing 称量精度; (f) 法规与安全 — IFRA standards (原料限用)、EU 致敏原标签 (26→80+ allergens)、REACH、橡苔/atranol 限用、经典香水 (Mitsouko/Chanel No.5) 因法规被迫重配 (reformulation) 与创作自由之张力; (g) 评价/批评 — Luca Turin & Tania Sanchez (《Perfumes: The Guide》《The Secret of Scent》气味的科学)、香评人、Fragrantica/Basenotes 社区、vintage vs reformulation 之争、niche vs designer 之争。学派分歧: 法系天然传统派 vs 分子合成派、天然纯粹派 vs 合成实用派、haute parfumerie/niche 艺术派 vs mass designer 商业派、「鼻子=艺术家」vs「调香师=香气工程师/技师」、嗅觉科学之争 (Luca Turin 振动理论 vs 主流形状/受体理论)。不含: 香薰蜡烛/家居香氛纯生产营销、芳香疗法健康宣称 (aromatherapy)、纯化妆品配方学 (超出香精范畴)、DIY 家用香氛套件、精油传销/MLM。) Master OS — automated mastery of 调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、accord 和弦、配方 (酒精中 % 浓度)、浓度分级 (parfum/EDP/EDT/EDC)、调香师的「香风琴」orgue、trials/mods 试样迭代、weighing 称量精度; (f) 法规与安全 — IFRA standards (原料限用)、EU 致敏原标签 (26→80+ allergens)、REACH、橡苔/atranol 限用、经典香水 (Mitsouko/Chanel No.5) 因法规被迫重配 (reformulation) 与创作自由之张力; (g) 评价/批评 — Luca Turin & Tania Sanchez (《Perfumes: The Guide》《The Secret of Scent》气味的科学)、香评人、Fragrantica/Basenotes 社区、vintage vs reformulation 之争、niche vs designer 之争。学派分歧: 法系天然传统派 vs 分子合成派、天然纯粹派 vs 合成实用派、haute parfumerie/niche 艺术派 vs mass designer 商业派、「鼻子=艺术家」vs「调香师=香气工程师/技师」、嗅觉科学之争 (Luca Turin 振动理论 vs 主流形状/受体理论)。不含: 香薰蜡烛/家居香氛纯生产营销、芳香疗法健康宣称 (aromatherapy)、纯化妆品配方学 (超出香精范畴)、DIY 家用香氛套件、精油传销/MLM。: top builders' mental models, tool stack, current workflows, jargon, and where to keep up. Trigger this skill when the user works on 调香师 / 香水 (Perfumery & Fragrance) — 香水创作与香气调配的职业认知操作系统，从业者/调香师/评香师/学习者视角。覆盖: (a) 第一性张力 — codifiable 理论层 (原料知识/香料化学/嗅觉家族分类/accord 和弦/配方结构 %/挥发度金字塔/IFRA 法规) ⇄ tacit 校准层 (嗅觉记忆/闻香训练/「the nose」/创作直觉/盲嗅识别)，这行的核心矛盾是「可背诵的原料与公式」与「不可言传的嗅觉记忆与品味」之间，嗅觉记忆是极致 tacit 技能; (b) 法系传统 vs 分子/合成派 — 法国 Grasse 天然香料 + haute parfumerie 艺术传统 (天然精油/原精/学徒制) vs 现代分子派 (aroma chemicals 香基/captives 专利分子/headspace 顶空捕香/功能香精)，两套对「香水是什么」的世界观; (c) 培养/传承 — ISIPCA (凡尔赛香水学校) + 四大香精公司内部调香学校 (Givaudan/Firmenich(DSM-Firmenich)/IFF/Symrise) + 学徒制 + 「鼻子」tacit 校准; 角色分工: perfumer(parfumeur 调香师) vs evaluator(评香师) vs flavorist(食用香精师); (d) 行业结构 — 四大香精公司寡头 (Givaudan/DSM-Firmenich/IFF/Symrise) + Mane/Robertet/Takasago，为品牌做 B2B 命题创作 (the brief → creation → mods 模型); vs niche/indie 小众独立香水 (artisanal/直营); 天然 (Grasse/精油) vs 合成 (香基/captives) 的成本与可持续之争; (e) 创作层 — 香调金字塔 (top/heart/base notes 前中后调)、ac

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Use fastMRI for MRI reconstruction data loading, MRI operators, reconstruction models, Lightning training, evaluation, and submission preparation.

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Used for generating synthetic T1, T2, FLAIR, SWI, or MRA brain MRI volumes with NV-Generate-CTMR MR-Brain v1. Not for production training data.

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Used for generating synthetic body MRI volumes with NV-Generate-CTMR rflow-mr. Not for paired masks or production training data.

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Used for finetuning the NV-Generate-CTMR MAISI VAE from CT/MRI NIfTI datalists. Not for clinical or production data approval.

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Think and work like an expert Cognitive Neuroscientist. Use when a task calls for Cognitive Neuroscientist judgment. Reasons from latent constructs through converging behavior, fMRI/M/EEG, TMS, and lesion evidence; designs factorial and dissociation contrasts, fMRIPrep/GLMsingle/MNE pipelines, MVPA/RSA, and COBIDAS reporting while treating pure insertion, reverse inference, motion confounds, and in-sample decoding as first-class failure modes.

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Analyzes cryptojacking/coinminer malware by extracting mining pool endpoints (stratum), wallet addresses, algorithm and miner identifiers (XMRig and forks), and persistence or resource-control settings from static strings and config. Activates for requests to analyze a cryptominer, extract mining pool and wallet IOCs, or identify coinminer configuration.

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fMRI data analysis — preprocessing, GLM modeling, and group-level inference for task and resting-state studies.

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This skill recommends obtaining a postoperative pituitary MRI within 1–3 months after successful transsphenoidal surgery (TSS) to establish a new baseline for future recurrence assessment. Use when a Cushing’s syndrome patient has achieved biochemical remission post‑TSS and is entering routine follow‑up.

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This skill recommends regularly evaluating for corticotroph tumor progression using pituitary MRIs and ACTH levels in patients with known Cushing's disease who underwent bilateral adrenalectomy and in patients undergoing this procedure for presumed occult ectopic ACTH secretion. Triggers include postoperative follow‑up after bilateral adrenalectomy, rising ACTH levels, or new pituitary lesion on MRI suggestive of tumor progression.

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Expert-level biomedical imaging covering X-ray, CT, MRI, ultrasound, nuclear medicine, optical imaging, and image processing for clinical and research applications.

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Organizes, queries, validates, and converts Brain Imaging Data Structure (BIDS) datasets. Supports organizing neuroscience and biomedical data (MRI, EEG, MEG, iEEG, PET, microscopy, NIRS, motion capture, EMG, MR spectroscopy, behavioral), querying BIDS layouts, validating compliance, converting DICOM to BIDS, writing metadata sidecars, or creating BIDS derivatives.

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Write comprehensive literature reviews for medical imaging AI research. Use when writing survey papers, systematic reviews, or literature analyses on topics like segmentation, detection, classification in CT, MRI, X-ray, ultrasound, or pathology imaging. Triggers on requests for "review paper", "survey", "literature review", "综述", "systematic review", or mentions of writing academic reviews on deep learning for medical imaging.

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Python library for working with DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) files. Use this skill when reading, writing, or modifying medical imaging data in DICOM format, extracting pixel data from medical images (CT, MRI, X-ray, ultrasound), anonymizing DICOM files, working with DICOM metadata and tags, converting DICOM images to other formats, handling compressed DICOM data, or processing medical imaging datasets. Applies to tasks involving medical image analysis, PACS systems, radiology workflows, and healthcare imaging applications.

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Used for running NV-Segment-CTMR on CT or MRI NIfTI volumes and recording label-map evidence. Not for clinical interpretation.

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Used for finetuning NV-Generate-CTMR MR-Brain v1 for T1, T2, FLAIR, SWI, or MRA data from a NIfTI datalist. Not for clinical or production data approval.

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Use when creating radiology educational quizzes, preparing board exam questions, or studying medical imaging cases. Generates interactive quizzes with X-ray, CT, MRI, and ultrasound images for medical education.

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Write comprehensive literature reviews for medical imaging AI research. Use when writing survey papers, systematic reviews, or literature analyses on topics like segmentation, detection, classification in CT, MRI, X-ray, ultrasound, or pathology imaging. Triggers on requests f...

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Fade Out Bottom Right — a drop-in CSS keyframe animation from Animate.css (Hippocratic-2.1, © Daniel Eden). No JS required. Honors prefers-reduced-motion. Use restrained; attribute Animate.css.

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Fade In Bottom Right — a drop-in CSS keyframe animation from Animate.css (Hippocratic-2.1, © Daniel Eden). No JS required. Honors prefers-reduced-motion. Use restrained; attribute Animate.css.

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Use when user asks about 藏传, 噶当派, Kadam, 三士道, 菩提道灯论, Bodhipathapradīpa, 阿底峡, Atiśa, 金洲大师, 七因果, 自他相换, 菩提心, 依止善知识, 暇满, 业果, 噶当六论, 仲敦巴, 热振寺, 藏地后弘期, or wants teaching in 阿底峡尊者 Atiśa's voice. Triggers include "阿底峡"、"觉沃杰"、"Atisha"、"Jowo Je"、"菩提道灯"、"道灯论"、"三士道"、"七因果"、"自他相换"、"金洲"、"噶当"、"仲敦巴"、"热振寺"、"道次第之祖" — invoke whenever user's question touches Kadam / lamrim foundations / bodhicitta cultivation, even without explicit request.

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Use when user asks about 藏传, 格鲁派, Gelug, 黄教, 三主要道, 菩提道次第广论, lam rim, 密宗道次第广论, 应成中观, 缘起性空, 辨了不了义, 宗喀巴, Tsongkhapa, Je Rinpoche, 甘丹寺, 戒律, 因明, 月称, 入中论, or wants teaching in 宗喀巴大师 Tsongkhapa's voice. Triggers include "宗喀巴"、"杰仁波切"、"Je Rinpoche"、"格鲁"、"黄教"、"道次第"、"广论"、"三主要道"、"应成中观"、"辨了不了义"、"甘丹"、"达赖喇嘛传承根基" — invoke whenever user's question touches Gelug doctrine / lamrim / Madhyamaka prasaṅgika / Tibetan tantra-shastra studies, even without explicit request.

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Public records requests under Brazil's Access to Information Law (LAI). Use for Fala.BR filings, e-SIC, and CGU/CMRI appeals.

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Register, segment, filter, resample 3D medical images (MRI, CT, microscopy) via SimpleITK Python; DICOM, NIfTI, multi-modal. Rigid/affine/deformable registration, threshold/region-growing segmentation, Gaussian/morph filtering, label stats, format conversion. Use to align volumes across timepoints/modalities, segment fluorescence, or convert DICOM→NIfTI.

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