每个场景都是一条能照着跑通的路径：用哪些 skill、怎么装、怎么提示、会踩什么坑。
按场景挑一个开始
Deep Research 把"数小时到数天"的深度分析压到几十分钟：你只给问题，Agent 多步检索、交叉验证、产出带溯源的结构化报告。社区方法论强调：**问题要先拆细**、**多源交叉验证**、**每条结论可溯源**，否则快但不可信。
读论文最怕"看了半天不知道它到底证明了啥"。让 AI 分析的核心是：给它原文/链接，让它先拆"问题—方法—结论—局限"，你再判断能不能用，而不是让它替你下"这篇很牛"的结论。
调研的价值在"出处"，不在"结论长"。核心纪律：每条关键数字都要带来源链接，AI 给不出处的结论一律当猜测，别写进正式材料。
anbeime/skill/skills/product-manager-toolkit/product-manager-toolkit
产品经理必备利器！
anbeime/skill/skills/product-marketing-copywriter/product-marketing-copywriter
当市场调研分析师与营销专员、内容创作者需要推广产品时，使用本技能可精准分析受众痛点与产品卖点，一键生成高转化标题与正文，快速产出激发购买欲的优质营销文案，大幅提升销售转化率。
anbeime/skill/skills/viral-video-copywriting/viral-video-copywriting
自媒体创作者与运营专员在缺乏爆款方法论、需拆解对标视频时使用。
affaan-m/ECC/skills/orch-add-feature
端到端编排一个新功能：调研、规划、测试驱动实现、评审、带卡点提交，各阶段派给对应的 ECC 智能体。
affaan-m/ECC/skills/orch-pipeline
orch-* 系列共用的编排引擎，定义带卡点的「调研-规划-测试驱动-评审-提交」流水线、规模分级、智能体映射与两道人工关卡。通常不直接调用。
affaan-m/ECC/skills/exa-search
通过 Exa MCP 做神经搜索，覆盖网页、代码与公司情报。适合需要网页检索、代码示例、企业背景或深度调研的场景。
affaan-m/ECC/skills/agentic-engineering
以智能体工程师的方式工作：评测先行、任务分解、按成本路由模型。适合规划或执行端到端由智能体完成的工程任务。