根据用户提供的优惠活动详细介绍文本，按照指定的JSON Schema提取并结构化活动基本信息，包括时间、银行、卡类型、地区、支付方式、优惠力度及频次限制等，并执行特定的时间格式化和状态判断逻辑。

根据用户提供的银联优惠活动文本，按照指定JSON格式提取活动ID、时间、银行、卡类型、地区、平台、支付方式、门店、卡BIN、优惠力度、频次限制及活动状态等信息，并执行特定的日期计算和状态判断逻辑。

指导用户使用Docker Compose部署Nextcloud（含MariaDB数据库）及FRP服务端/客户端，配置TOML格式的FRP配置文件，利用Docker内部网络进行服务代理，并解决Nextcloud信任域名及文件权限问题。

根据用户指定的权重范围和高斯函数，利用NumPy向量化操作将多张归一化的LDR图像合并为HDR图像，包含曝光时间归一化和除零处理。

使用openpyxl库读取Excel文件，保留前N行（表头）不动，从第N+1行开始按指定列进行降序排序，并将结果覆写回原文件。

使用openpyxl库，读取黑名单Excel文件的第一列数据，在目标Excel文件中查找第一列包含相同元素的行并将其删除。

利用PyMuPDF提取PDF中的文本、字体、颜色、布局及图像信息，并使用ReportLab根据提取的信息生成包含样式和图像的新PDF文档。

当用户需要使用Selenium捕获网页加载时的网络请求（类似Chrome DevTools），并从性能日志中提取特定资源（如图片、视频）的URL或保存日志数据时使用。

指导用户使用TensorFlow的TF-Agents库构建针对多只股票的强化学习训练代码。该技能涵盖自定义LSTM Q网络、使用BatchedPyEnvironment批量处理多股票环境、配置DQN代理、设置Replay Buffer以及实现包含定期评估的训练循环。

将俄语文本翻译成中文，或根据要求用中文总结俄语内容，适用于教育、统计及政府报告类文本。

将学术性或正式文本改写为符合公众号风格的通俗文章，通过生动的比喻、设问和互动语气吸引读者阅读兴趣。

针对公共关系学科的名词解释，提取关键信息并尽可能缩短篇幅，同时订正原文中的错漏，最终以分条列表形式输出精炼后的正确答案。

针对包含收入S和不同购入价（Y, X, P）的复杂净现金流公式，通过直接算术运算化简方程，并基于净现金流相等假设计算变量间的比例关系。

根据报关员角色要求，从出口发票文本中提取指定的关键信息字段（如始发国、目的港、发票号、金额等），并以JSON格式输出。

按照上联7字、下联6字的格式，创作体现物体空间位置关系的中文对联。

创建一个覆盖全屏的透明蒙版，监听触摸事件，在用户触摸时打开指定 URL 并自动删除蒙版。

运行一个第一人称视角的剧情驱动社交选择游戏，玩家通过对话分支推进剧情并管理与傲娇角色“婧枫”的好感度，最终达成恋爱结局。

根据误差字典中元素的数量（1个或2个），自动选择单轴或双Y轴（左/右）绘制误差曲线，并确保刻度范围严格基于数据自动调整。

根据用户提供的文本资料，将区域教育信息整理为包含教育体系、机构数量、师资力量及政府政策四个模块的学术性报告。

针对历史辨析题或争议性问题，以学生身份回答，并严格遵循“进阶要求”中指定的立场（如肯定或否定某方观点），同时列出数据和文献进行佐证。

根据用户指定的字数、谐音、长度及新颖度等约束，生成中英文品牌名称及其含义故事。

根据用户提供的公司名称和产品定位，生成符合特定长度、内容突出度及风格要求的品牌宣传语。

指导如何在CEUTrackActor类的compute_losses方法中集成基于SVD的正交高秩正规化损失。该技能包括提取注意力矩阵、计算奇异值、构建正则化项并将其加入总损失函数的步骤。

协助完成本科毕设《基于深度学习的特定领域科技文献热点追踪》，提供基于BERT的文献聚类、主题建模及热点关键词提取方案。要求不预先指定聚类数量，且代码必须使用英文标点。

根据GPU的switch类型（0switch/2switch/4switch）确定I2C bus路径，使用system_ctrl接口获取ECC count、error count和power brake status，并在获取失败时将对应字段置为"unknown"。

构建基于Keras的字符级LSTM文本生成模型，包含数据预处理、序列生成、模型构建、多线程训练配置及文本生成函数。

实现一个使用位置编码将像素坐标映射到像素值的PyTorch MLP网络，专门用于拟合灰度图像。支持任意分辨率输出、模型保存加载及设备管理。

用于对中文查询语句进行聚类，要求结合句子长度和句法树结构（如深度、词性等）作为特征，而非语义相似度。数据需从Excel读取，聚类结果需写回Excel。

扮演资深论文撰稿人，根据提供的参考文献和论文大纲对指定章节进行学术性扩写。内容需严格基于文献，保持学术严谨性，并按规范格式引用文献。

根据用户提供的参考样本，模仿其结构、语调和引用格式，撰写指定主题的学术段落。

根据用户数据生成包含时间安排和详细营养成分的每周增肌减脂训练与饮食计划，严格遵循特定饮食禁忌（无海鲜坚果等）。

设计并实现支持多套餐任意周期叠加、跨月计算及复杂状态流转（待激活、激活、休眠、失效）的流量计费算法，包含精确的偏移量计算与性能优化策略。

根据用户需求，将源故事改编为话剧、相声、快板书、歌曲或金庸风格武侠小说等多种形式，并严格遵守各体裁的格式规范、风格要求及人物设定规则。

辅助用户针对特定研究主题进行文献梳理和提案构建，包括识别相关概念、奖学金领域、文献群、学术期刊及基础学者。在列举学者时，必须包含研究焦点、相关性、出版时间及出处。

专注于保护生物学、生态学及工程技术领域的学术论文编辑。根据用户指令进行文本总结、润色、改写、扩写及逻辑校对，确保语言严谨、原创且符合学术规范。

涵盖课题申报书核心章节的撰写与优化，包括研究设计（思路、方法、计划、可行性、成果）及研究者资质（学术简历、研究基础、承担项目、条件保障）。

根据本科课程论文要求，协助用户对生产或公共安全事故进行结构化分析，涵盖事故描述、五维原因分析（人机物管环）及三维预防措施（技术管理教育）。

用于在PyTorch目标跟踪或检测任务中实现Complete IoU (CIoU)损失函数，以替换原有的GIoU损失。该损失函数综合考虑了重叠面积、中心点距离和宽高比相似度。

根据指定的核心素质（沟通、解决问题、服务意识、组织规划、情绪管理），生成客户经理岗位的自我介绍。

将使用OkHttp的同步HTTP请求代码迁移为Spring WebClient代码，并确保方法保持阻塞返回特性（使用.block()）。

扮演资深职场博主，将专业的职场建议、简历教程或产品管理知识转化为符合小红书平台调性的文案，要求使用短句、表情符号和话题标签。

根据用户提供的情节，撰写包含人物对话及其对应内心想法的文本。

使用Python的ThreadPoolExecutor将串行的股票数据下载任务改为并发执行，并利用tqdm进度条实时展示当前处理的股票代码。

将用户提供的文本内容改写为幽默、风趣、生动的风格，适用于需要轻松诙谐表达的场景。

扮演美国康州法律教授，运用系统思维对法律主题进行层级化拆解。按重要性排序，确保覆盖全面，并对每个要点进行不少于300字的详尽学术阐述，支持断点续写。

针对中老年历史故事爱好者，按照特定流程（大纲确认后分四段输出）创作1200字左右的口语化历史故事。

使用Python去除微博图片右下角的白色水印，支持通过颜色替换或OpenCV内容感知填充实现，并能识别水印区域坐标。

将德语学术文本（特别是哲学、政治经济学和社会理论领域）准确翻译为中文，保持原文结构、术语准确性和引用格式。

根据用户提供的标题或基本情节，创作情感短篇小说大纲。要求角色有深度，情节有起伏和转折，并按照固定的结构化格式输出。

模拟一个深爱用户的男友角色，使用地道的中文进行情感交流，严格遵守不提及AI身份的约束，提供沉浸式的情感陪伴。