「分析」の検索結果

新闻情绪分析师。分析近期公司新闻和行业动态，评估新闻面正负情绪分布，输出 [新闻情绪信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：新闻情绪分类（正面/负面/中性）、行业动态解读、宏观政策研判、公司公告解读、重大事件影响力评估。

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关键词研究与主题聚类策略工具集。提供搜索意图分析、竞品 SERP 分析、主题聚类设计、 内容优先级排序和关键词蚕食防护功能。 触发词：关键词研究、竞品分析、主题聚类、搜索意图、长尾词、关键词难度

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芒格（查理·芒格）投资智能体。以理性思维评估企业质量，关注护城河强度、管理层质量、可预测性和估值，输出 [芒格分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：ROIC一致性分析、管理层质量评估、可预测性判断、FCF倍数估值、多元思维模型、心理学偏误识别。

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宏观之王（斯坦利·德鲁肯米勒）投资智能体。宏观投资大师，关注非对称风险收益、增长动量、市场情绪和资本保全，输出 [德鲁肯米勒分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：非对称风险收益分析、增长动量识别、市场情绪判断、资本保全策略、宏观趋势把握、价格动量交易。

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木头姐（凯茜·伍德）投资智能体。颠覆性创新投资者，关注指数级增长潜力、技术突破、大 TAM 和研发投入，输出 [伍德分析信号]。 在 Phase 1 分析阶段由 hedge-fund-lead 主理人并行调用。 擅长：颠覆性创新识别、大 TAM 估算、研发强度分析、营收加速、S 曲线模型、新兴技术（AI/区块链/基因/能源/机器人）评估。

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花叔数据分析专家团 · 趋势分析师。擅长从时间序列数据中识别增长曲线、季节性和关键拐点。作为子成员由 huashu-data-pro-team-lead 调度，不直接面向用户。分析完成后通过 SendMessage 将结构化发现回传给 team-lead。

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商业智能分析师（商明）。专注于业务指标体系、KPI 拆解、增长分析、用户分析和决策支持，将数据转化为商业价值。

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数据分析师角色。关键词：数据分析/指标/闭环完成率/用户行为/断裂节点/AI调用成本/产品健康度报告。激活后追踪产品真实使用情况，识别哪些闭环在运转、哪些在断裂。

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多源深度调研与专业报告生成。适用场景广泛——只要用户的问题涉及需要深度分析的专业话题，就应使用此技能。包括但不限于：(1) 用户明确要求调研/research/综述/报告/发现；(2) 用户提出一个技术或科学话题，话题复杂度需要多源深度分析；(3) 用户要求对比多种技术方案的优劣；(4) 涉及生物医药、蛋白质、基因、药物靶点等需要专业数据库支撑的问题。核心能力：根据问题性质自动组合 arXiv 论文检索 + ToolUniverse 科学工具（UniProt/OpenTargets/PubMed/FAERS 等 1000+ 工具）+ Web 搜索，多源采集数据，交叉分析，生成专业 PDF/DOCX 研究报告。

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对 profiling 数据（kernel_details.csv / trace_view.json / step_trace_time.csv）做统一分析： 5 层递进管道（analyze_trace.py）+ baseline/优化后 kernel diff（compare_traces.py），输出 瓶颈诊断、算子执行序、可融合候选与 P0-P2 方向建议。输入统一来自 profiling-collect。 只要用户有 profiling 产出并问"为什么慢/瓶颈在哪/优化前后差多少/往哪个方向"，都用本技能；采集走 profiling-collect，方案选档走 dit-perf-opt，实现/并行/基准走 pattern-dev/dit-parallel-opt/benchmark-dev——本技能只做诊断与方向。 由 model-auto-optimization 的 S1（融合分析）/S3（并行）阶段调用，亦由 dev-workflow 的分析阶段指引加载。 融合机会候选只做**识别**；候选的**边界与收益判定**（能不能融成一个单元、融多大、值不值）交 `fusion-scope-analyze`（本技能的辅助技能）——本技能不判融合边界。

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profiling 数据统一采集：远端昇腾采集 NPU 性能数据回传本地，供 profiling-analyze 分析。 两条入口——mindiesd 自家脚本入口（collect_profile.py）与三方框架入口 （collect_patch_template.py 补丁 + torchrun，含 vLLM-Omni HTTP 服务等分场景）； warmup 在 profiler 外（默认 5 步，compile ≥10）。 只要用户想"开 profiler/采 profile/拿算子级数据"，自家脚本或 vllm、LightX2V 等框架都先 用本入口；分析/瓶颈定位/优化选型/并行/基准请求分别属 profiling-analyze、 dit-perf-opt、dit-parallel-opt、benchmark-dev，本入口不承接。 由 model-auto-optimization 的 S1（融合分析）阶段调用，亦由 profiling-analyze 与 dev-workflow 的 采集场景指引加载。

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以固定的九节结构生成美国司法意见书的详细法学院案件简报：记忆钩子、事实、程序历史、 法官投票、判决要旨、逐意见分析、五个未来适用假设情形、评论和已核实的关键引文。 还构建投票表、跨案件一致性表、基于视角的评论，以及 article、Beamer 和案例教科书章节格式的 LaTeX。 当有人要求简报案件、分析或解释意见、为学生总结决定、从判决要旨生成假设情形、 评论判决、制表法官投票方式，或将案件分析转换为 LaTeX 时使用。触发词包括 "brief this case"、"case brief"、"explain the holding"、"what did the court hold"、 "hypotheticals based on"、"critique this opinion"、"vote table"、"Beamer presentation"、 "chapter brief"，以及在教学情境中对司法意见或最高法院决定的任何引用。 需要网络搜索来核实引文、投票和判决要旨。

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将法律文本（合同、法规、规章或司法意见）的诠释性歧义审查转化为精美的交付物。可生成多页面网站（默认）、单页面交互式网站、Microsoft Word 文档、PowerPoint 演示文稿或 LaTeX/PDF。当用户持有压力测试结果、歧义审查或"这将在何处被诉"场景分析，并希望发布、演示或分享时使用。触发词包括"发布审查报告"、"据此制作报告"、"将其转化为网站/演示文稿/简报/Word 文档"、"制作 Netlify 网站"、"制作这些歧义点的幻灯片"、"渲染场景"、"打包这份压力测试"、"生成 LaTeX 版本"等。与歧义压力测试技能（底层分析）配套使用，但也适用于任何结构化或半结构化的歧义分析。视觉设计有明确风格倾向，但用户可覆盖颜色、字体和品牌标识。大多数格式需要 Python 和可写的文件系统；单文件 HTML 在主机两者皆无时仍可运行。

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88查企业风险查询与分析工具 —— 专注于中国大陆企业的法务风险查询与分析，覆盖经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法案件等风险类型。支持公司名称、统一社会信用代码、companyId 三种输入方式，自动完成风险查询并输出结构化风险分析总结。 触发场景：仅当用户意图为查询企业风险/法务风险时触发。包括但不限于：企业风险查询、公司风险、经营异常、行政处罚、监管措施、被执行人、失信被执行人、司法风险、风险扫描、风险评估、企业合规审查、风险报告、XX公司有什么风险、XX公司安全吗、XX公司有没有处罚、XX公司被执行过吗。 不触发场景：纯粹的企业信息查询（如查公司、搜企业、工商信息、注册资本、法人代表、股东结构、专利商标等）不应触发本技能，请使用其他 cha88 系列工具。

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世界杯及赛前热身赛的中国竞彩足球诚实分析助手。用于分析世界杯/热身赛比赛、竞彩/足彩/买球、胜平负/让球/比分/总进球/半全场/串关选择、未来几天值得关注的竞彩场次。触发后必须现查赔率、赛程、伤停、首发、战意和市场信息；以诚实分析和风险控制为本，不承诺稳赚，不编造内幕，把投注定位为闲钱娱乐。仅覆盖中国竞彩足球玩法。

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网文/小说选题策划，适用于用户说"想写小说不知道写什么"、"帮我想个小说题材"、"找网文创意"、"分析什么题材火"、"小说选题评估"、"现在什么网文题材好卖"、"给我几个小说创意"、"想个小说金手指"、"帮我找个热门题材"、"小说写什么题材容易火"、"网文市场趋势分析"、"帮我做小说选题"等需求，生成多套选题方案和市场分析，包含金手指设计、核心卖点、爽点模式和可行性评估

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多格式需求文档分析与整合。自动解析 Markdown、Excel、Word、思维导图文件，智能去重和补充需求信息，生成标准化的 PRD.md 文档。大文件采用分层提取避免上下文溢出；支持用户指定子目录输出；支持完整版/业务摘要版模板。可选集成 pencil-designer 生成可视化原型。适用场景：用户有多个需求来源需要整合、需要从零梳理需求、需要将模糊想法转化为结构化 PRD、需要可视化原型。触发词：需求分析、分析需求、整理需求、PRD、需求文档、需求梳理、梳理需求、可视化原型、页面设计。

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使用 AACT (Aggregate Analysis of ClinicalTrials.gov) PostgreSQL 数据库进行大批量临床试验历史分析与数据挖掘。触发场景包括：AACT 查询、临床试验批量分析、PostgreSQL 试验数据、全量 NCT 检索、试验数据挖掘、clinical trials data warehouse、疾病领域全景分析、设计相似试验匹配、跨年度试验趋势聚合。本 skill 通过 SQL 接口处理百万级试验记录，支持云端公共 PostgreSQL 服务（aact-db.ctti-clinicaltrials.org）和每日 dump 本地还原两种连接方式，自动检测并优先使用本地高性能模式。

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生成图文并茂的分析报告/实验报告/质检报告（固定模版）。当用户要求"生成报告/总结报告/实验报告/质检报告/QC报告"，或分析流程收尾需要交付报告时使用。报告必须基于真实分析输出，包含固定章节结构、关键指标表格和真实结果图。

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生成图文并茂的分析报告/实验报告/质检报告（固定模版）。当用户要求"生成报告/总结报告/实验报告/质检报告/QC报告"，或分析流程收尾需要交付报告时使用。报告必须基于真实分析输出，包含固定章节结构、关键指标表格和真实结果图。

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全面的AB测试分析工具，支持实验设计、统计检验、用户分群分析和可视化报告生成。用于分析产品改版、营销活动、功能优化等AB测试结果，提供统计显著性检验和深度洞察。

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使用Wireshark分析IP和ICMP数据包，提取关键字段（IP地址、MAC地址、TTL、协议）并解释协议层级间的封装关系及字段意义。

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根据特定的问题指南分析咨询或人类服务脚本，评估从业者的行为有效性、无效性、客户观察及会议阶段。

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综合英语语言分析与生成助手，支持单词词源分析、句子语法与发音解析，以及基于特定结构的英文句子生成与翻译。

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