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概要と使いどころ
资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解当年最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度。不用于:大学/考研/中考命题(体系不同,仅可借鉴)、日常作业题编写、直接替考生解题。
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实习.skill / get-job.skill：从岗位调研、简历改写到分轮次面试准备的全流程求职 skill。适合找工作、投实习、校招、秋招、春招、暑期实习、社招、跳槽、转行、跨专业求职、留学生求职，以及产品经理、运营、市场、咨询、AI 产品、AI Coding、数据分析、技术岗等目标岗位准备。 核心能力：① WebSearch 调研公司、岗位 JD、业务线、竞品、面经、招聘流程和隐性门槛；② 按目标岗位反向定位简历，做 JD 匹配、ATS 关键词、经历筛选、STAR/CAR 改写、可迁移能力翻译、docx 简历生成；③ 按真实轮次准备面试，覆盖一面/业务面/专业面/主管面/HR 面/recruiter screen 等已确认或高置信轮次，逐条深挖简历 bullet、项目逐字稿、自我介绍、表达训练、模拟面试、反问清单、面后复盘题库。 适用于「改简历」「简历优化」「简历润色」「简历匹配 JD」「求职简历」「投递前改简历」「按岗位改简历」「准备面试」「面试准备」「面经分析」「模拟面试」「自我介绍」「项目经历怎么讲」「简历被追问怎么办」「双非拿大厂 offer」「背景不对口怎么办」「AI 产品实习」「运营实习」「产品经理校招」等场景。 质量保障：不编造经历、不改背调硬信息；所有强 claim 做证据化审计；搜索源按市场和 A/B/C/D 分级；轮次不写死；最终交付前必须跑质量闸门和覆盖矩阵，避免漏 bullet、标签泄漏和过度包装。
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把 TikTok、Reels、YouTube Shorts、UGC 广告、本地 MP4/MOV/WebM 等视频拆成 Codex 可读的视频上下文。 当用户要求 Codex 看懂视频、读视频、分析视频、总结视频、找 hook、找爆点、提取字幕、 语音转文字、ASR、批量转写 TikTok 视频或音频、 生成视频 timeline、抽关键帧、做 contact sheet、分析口播/画面/节奏、制定 TikTok 9:16 剪辑方案、 或把原始视频素材变成 edit_plan.json 并用 FFmpeg 渲染短视频时，应该使用此 skill。 本 skill 独立内置 ffprobe/ffmpeg/whisper.cpp/tesseract 可选流程，不依赖其他 BGGG skills。
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扮演产品经理，按照包含背景调研、数据分析、客户细分、UX改进、A/B测试、实施计划和监控优化的七步法结构，制定全面的产品优化方案，以提高转化率和收入。
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针对包含Bitmap类型字段的快照表，利用位图差集函数计算每日新增和流失人数，忽略ID字段。
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以普通大学生消费者的身份，列举生活中遇到的产品或服务质量问题，并运用质量管理专业知识提出具体的改进建议。
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对数据按指定列分组后进行OLS回归，提取各变量的系数、t值和p值，并将结果汇总保存为CSV文件。
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根据用户提供的优惠活动详细介绍文本，按照预定义的JSON Schema提取活动基本信息（如时间、银行、卡类型、支付方式、优惠力度、次数限制等），并应用特定的格式化规则和逻辑计算（如状态判断、次数统计）。
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依据英国商业法律，代表租户利益分析租赁条款的合理性、公平性及潜在风险，并提供准确的英中法律翻译。
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基于历史数据利用统计分析方法预测下一组数字，严格遵守前5位(1-35)和后2位(1-12)的范围限制，输出简洁的预测结果。
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使用 Multiwfn 波函数分析程序读取 Gaussian 生成的 .fchk 文件，提取 HOMO/LUMO、原子电荷、分子表面分析等信息。
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最相关实体聚合工具。从文档中提取与给定实体最相关的指定类型实体，并按重要性排序。 当用户提到提取相关人物、查找相关实体、排序实体、分析实体关系、提取主要角色等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"最相关实体"，只要任务涉及从文档中分析并提取与目标相关的实体， 就应该使用此skill。
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火山引擎费用中心账单分析技能，根据用户场景，使用 Python SDK 查询账单明细、成本账单明细、账号汇总、产品汇总与分账账单，支持按账期、分摊月、日期、产品、账号、实例、分拆项进行多维度的账单分析。
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招聘数据分析与优化建议技能。用于定时生成招聘进展日报、周报、月报，分析招聘效果，提供优化建议和下一步招聘策略。
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针对用户提供的seedance原始视频提示词进行分析和优化，重新生成适合 Seedance 视频生成的标准提示词。当存在以下情况时使用：(1) 用户提供了原始的视频提示词，要求分析/优化；(2) 需要对不规范、无结构的提示词描述进行重构和标准化；(3) 生成适合 AI 视频生成模型的专业结构化提示词。
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增强语音识别（ASR Pro）：将音频/视频转写为文本，支持降噪、说话人分离等增强分析。当用户要转写录音/视频、生成字幕、区分说话人或做语音增强分析时触发。
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在本地拉起ByteHouse MCP Server并调用其tools的技能，用于连接ByteHouse数据库查询数据、使用MCP协议与ByteHouse交互、生成数据资产目录和血缘分析。当用户需要连接ByteHouse数据库查询数据、使用MCP协议与ByteHouse交互、生成数据资产目录和血缘分析时，使用此Skill。
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行业数据查询与分析工具。接入多种合规公开数据源，支持精确匹配、模糊搜索、聚合统计、分组排序等查询方式。当前已覆盖工商企业基本信息、产业链节点区域指标、产业链企业信息、A股相关信息以及其他等大部分场景。完整的可用数据源清单及其字段结构需通过 describe_datasource 接口动态获取。 当用户提出任何涉及企业、公司、行业或产业链的数据查询意图时，都应触发此 Skill。典型场景包括但不限于： - 查询某家公司的工商注册信息（名称、法人、注册资本、成立日期、经营范围、股东、融资历史等） - 查询 A 股上市公司基本面、证券信息、F10 数据、IPO 信息、分红派息、高管信息 - 查询某条产业链的结构，包括节点企业、区域分布、各类标签企业统计（龙头、高新、专精特新、独角兽、小巨人等） - 查询产业链区域指标（营收、资产、利润率、ROE、知识产权、招投标数据等） - 按地域、行业、企业标签等维度做聚合统计或分组分析 - 用户提到"查一下某某公司"、"帮我看看这家企业"、"xx产业有哪些龙头"等任何公开数据查询意图 即使无法确定所需数据是否已覆盖，也应先调用数据源列表接口探查，不可直接拒绝或猜测。数据来自合规公开渠道，结果仅供参考，不构成决策依据。
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专注于小红书平台的内容趋势分析，基于近7天热门笔记TOP50深度洞察，支持24个垂直领域分类查询、冷门爆款挖掘及每日订阅推送。创作者可查询小红书热门内容、分析爆款笔记、了解各领域趋势或获取创作灵感。
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B站短剧爆款内容追踪工具，每日自动扫描B站短剧创作内容，按点赞量筛选爆款作品，智能聚类题材后生成可视化HTML日报与创作趋势分析。⚠️查询前脚本先做输入校验：关键词需命中短剧题材词库（topic_keywords 中规定的题材名+全部相关词，如「打脸」命中逆袭题材相关词），命中后直接使用该关键词查询数据；不满足时提醒'关键词不满足查询条件'并推荐相关词，且不发起接口请求。数据每日15:00更新前一天数据，目标日期无数据时必须先告知用户并等待确认后才能调用接口，禁止自动获取。当用户需要查询B站短剧爆款日报、分析短剧题材趋势、查看热门达人表现或生成短剧创作趋势报告时使用。
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公众号文案创作工具。基于红狐数据公众号爆款雷达每日收录的热门文章，按关键词检索爆款、分析流量规律、生成可发布的完整文章。当用户写公众号文章、生成公众号文案、查找爆款文章、分析爆款规律时使用。触发词：公众号文案、公众号爆款、爆款文章、公众号写作、公众号文章生成。
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抖音相似账号推荐工具，输入抖音账号名称或账号ID，通过红狐API接口获取本账号数据、内容数据和相似账号推荐数据，深度分析共通点、差异点和优化建议。当用户提到"推荐抖音相似账号"、"找抖音对标"、"抖音同类账号"、"抖音竞品分析"、"找抖音同行"时使用。
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一键诊断抖音账号运营健康度。基于红狐数据服务获取账号画像与近期作品数据，从账号基础画像、内容生产力、互动健康度、内容质量、内容趋势、粉丝质量六个维度进行量化诊断，输出100分制综合评分、维度得分明细、六类风险预警和针对性优化建议。触发词：当用户提到'诊断抖音账号'、'抖音账号分析'、'抖音体检'、'抖音账号评估'、'查看XX抖音数据'、'分析这个抖音号'时使用
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【Bug 诊断专用】当遇到程序错误、异常行为、性能问题、功能故障时必须使用本技能。触发关键词：报错、Bug、问题、异常、故障、不工作、诊断、排查、修复。本技能提供系统性根因分析，输出详细诊断报告和可执行修复方案，包含代码位置引用、步骤指导、注意事项。仅提供分析和方案，不直接修改代码。
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