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。
播客/口播的痛不是"没声音",是"脚本像念稿、声音像机器人、剪完没人听"。让 AI 做的核心是:脚本先写成"说人话"的口语稿,配音选自然的音色,再决定要不要配画面——别一上来就堆特效。
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财务和投资分析师在进行个股研究时,当需要深度研判买卖点与趋势,使用本技能可实时获取行情,计算MACD/RSI等技术指标,精准识别缺口与支撑压力位,智能预测未来3天走势并输出专业操作建议,大幅提升投研决策效率。
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其他高等院校教师与数据科学家在追踪前沿学术时,当需要深度解析arXiv论文,用此技能可一键下载PDF并自动生成词频分析、双人播客、交互式网页、PPT演示与总结图,将数小时的文献阅读转化为多媒体内容,效率提升十倍!
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综合办公文员与内容创作者在需要整理会议纪要或创作社媒文案时,使用本技能将录音一键转写并智能改写为邮件、笔记或社媒文案,支持多段录音无缝拼接,秒出高质量结构化文本,让语音记录与内容产出效率翻倍!
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按可复用评分表评审学术成果:论文、立项申请、综述、方法章节、证据质量与引用支撑,并给出写作反馈。
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做市场规模测算、竞品对比、投资尽调与行业情报,所有结论带出处并落到决策建议。适合要拿研究结论支撑商业判断的场景。
affaan-m/ECC/skills/gan-style-harness
借鉴 GAN 的「生成器-评估器」智能体宿主,自主迭代直到产出跨过质量线。源自 Anthropic 2026 年 3 月的宿主设计论文。
affaan-m/ECC/skills/customer-billing-ops
通过 Stripe 等已接入的计费工具处理订阅、退款、流失分级、计费门户恢复与套餐分析。适合协助客户、查看订阅状态或处理影响收入的计费操作。
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Spring Boot 项目的验证闭环:构建、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描,以及发布或提 PR 前的 diff 评审。