「分析」の検索結果

分析 GitHub issues、PRs 与 discussions，提供见解或实施指导。在用户提供 GitHub URL、issue/PR 编号或询问仓库内容时使用。典型场景：看 issue/PR 状态、拉 diff 与 checks、要结论与建议下一步时。

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AST 知识图谱：变更审查、探索、调试、重构。触发：知识图谱、代码审查、影响分析、爆炸半径、重构。

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替换占位定位符为真实选择器（六级优先级）。触发：替换定位符、locator、selector、定位失败、元素找不到、DOM 分析。

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分析當前專案的 Claude Code session 資料，產出 context 效率報告（模型用量、工具效率、委派比例、TodoWrite 使用率）。搭配 context-management.md 使用。

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系統性 debug 工作流：捕捉錯誤、分析日誌、關聯跨系統 pattern，產出有根因與修復驗證的報告。適用於 bug、test 失敗、生產異常。

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行銷策略全流程：受眾分析、GTM 規劃、A/B 測試設計、KPI 設定、競品定位。適合在規劃行銷活動、制定上市策略、或設計成長實驗時使用。

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文案撰寫全套工作流：分析受眾語調、套用說服公式（AIDA/PAS/FAB）、產出部落格/Email/Landing Page/社群文案，並提供 SEO 優化建議。適合在撰寫行銷文案、內容行銷、或需要匹配特定品牌語調時使用。

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效能分析與最佳化：量測 baseline、定位瓶頸、優化最高影響項、驗證改善效果。適用於應用程式慢、API 超時、前端 Core Web Vitals 問題。

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分析 claude.com/blog 的新文章，提取可操作洞察並更新 workspace 設定。手動調用。

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AIGC 创作工作流 (AIGC 创作工作流 / AIGC Creative Workflow — 以「生成式 AI 视觉创作（图像 + 视频）的工程化创作流水线」为对象的认知操作系统：从「需求/概念（要做什么画面/镜头/风格）→ 模型与工具选型（Midjourney / Stable Diffusion·SDXL·Flux / ComfyUI / 可灵 Kling / 即梦 Jimeng / Runway / Vidu / Sora）→ Prompt 与参数设计（提示词工程、风格描述、负向、种子、CFG/步数/采样器、参考图）→ 可控生成（ControlNet / LoRA / IPAdapter / inpainting / 图生图 / 局部重绘 / 区域控制）→ 批量出图与筛选 → 精修与合成（放大/超分、修手修脸、PS/AE 后期、抠图合成）→ 图生视频/文生视频（首尾帧、运镜、时长、一致性、对口型）→ 商业交付与迭代复现（参数留存、工作流文件复用、版权与可商用判断）」的完整创作-工程-交付决策链。覆盖 (a) 第一性张力 — **可控性/工程化复现（ControlNet/LoRA/ComfyUI 节点工作流/固定种子与参数/可复现可迭代）⇄ 随机性/抽卡玄学（出图随机、prompt 玄学、抽卡刷图、靠运气）**；**审美/创意/艺术指导主导（人的审美判断、概念设计、构图、镜头语言、艺术总监能力——'模型是地板，审美是天花板'）⇄ 工具/模型/参数主导（堆模型能力、堆参数、堆 LoRA、以为换个大模型就行）**；**开源生态/本地可控（Stable Diffusion / ComfyUI / Flux / civitai / liblib 本地部署可定制可控可商用、显卡门槛）⇄ 闭源商业/易用黑盒（Midjourney / 可灵 / 即梦 / Runway 开箱即用但不可精控、按量付费、黑盒）**；**图像生成（T2I/I2I：Midjourney / SDXL / Flux）⇄ 视频生成（T2V/I2V：可灵 / Runway Gen-3 / Vidu / 即梦 / Sora，2024-2025 前沿从图迁移到视频）**；**生产力/商业量产（替代或增强传统设计/插画/电商/广告/影视分镜流程、降本提效、批量）⇄ 纯艺术创作/作者表达（个人风格、实验性、作品集）**；**效率/批量（一次出几十张筛选、商单走量、自动化 pipeline）⇄ 质量/精控（单张精修、商业可用级细节、修手修脸修穿帮）**。(b) 核心工作流 / pipeline（最标准、最易蒸高质量 + CLI 化）— 单图创作链：概念/参考收集（moodboard/风格定位/竞品）→ 模型工具选型（按可控性/风格/成本/可商用判断 MJ vs SD/Flux vs 国产）→ Prompt 与参数设计（主体/风格/光影/镜头/负向词/CFG/采样器/分辨率/种子）→ 首轮出图与方向筛选 → 可控迭代（ControlNet 控构图/姿态/线稿、LoRA 控风格/角色一致性、图生图重绘、inpainting 局部修）→ 放大超分与精修（高清放大/修手修脸/后期调色合成）→ 交付与参数留存（工作流文件/种子/参数复现）。视频创作链：分镜/脚本→首帧出图（图像链产出关键帧）→图生视频（运镜/时长/首尾帧/动态强度）→多镜头一致性（角色/场景/风格统一）→对口型/配音/配乐→剪辑合成→交付。ComfyUI 工程链：节点工作流搭建（加载器/采样/ControlNet/放大/面部修复节点）→ 参数化与复用→批量队列→工作流分享（civitai/openart workflow json）。(c) 工具栈 — 闭源图像（Midjourney v6/v7、DALL·E 3、Adobe Firefly、Ideogram、Recraft）、开源图像与底座（Stable Diffusion 1.5/SDXL/SD3、Flux.1 dev/schnell（Black Forest Labs）、ComfyUI（节点式）、Automatic1111/Forge WebUI、Fooocus）、可控生成插件（ControlNet、LoRA、IPAdapter、AnimateDiff、inpainting/outpainting、ReActor 换脸、面部修复 CodeFormer/GFPGAN、放大 ESRGAN/SUPIR/Topaz）、模型/资源社区（Hugging Face、Civitai、liblib 哩布、吐司 Tusi、openart）、视频生成（可灵 Kling、即梦 Dreamina/Jimeng、Runway Gen-3/Gen-4、Luma Dream Machine、Pika、Vidu、海螺 Hailuo、Sora、Wan 通义万相、MiniMax）、辅助（Magnific 放大、Krea、Photoshop/After Effects 后期、ChatGPT/Claude 写 prompt、reverse prompt 反推）。(d) 知识正典 — AIGC 创作 canon 横跨论文/工程/社区教程：奠基论文（DDPM、Latent Diffusion/Stable Diffusion（Rombach et al）、DiT、ControlNet（Zhang et al）、LoRA、DreamBooth、Textual Inversion、SDEdit、IP-Adapter、视频扩散 SVD/Sora 技术报告）、官方文档与模型卡（Stability AI、Black Forest Labs Flux、ComfyUI 文档、Midjourney docs、可灵/即梦官方教程、Hugging Face diffusers）、社区教程与工作流（ComfyUI 官方示例、civitai 文章、B站/YouTube 创作者长教程、openart workflow）、prompt 工程资源（Midjourney 风格库、提示词指南）。(e) figures/流派 — 模型/工具创造者（Midjourney David Holz、Stability AI Emad/Robin Rombach、Black Forest Labs（Flux，原 SD 团队）、ComfyUI comfyanonymous、ControlNet 张吕敏 Lvmin Zhang、AUTOMATIC1111、可灵/即梦/快手字节团队）、创作者 KOL 与教育者（Midjourney/SD 头部创作者、ComfyUI 工作流大神、AI 视频创作者、国内 B站/抖音 AIGC 教程作者、独立 AI 艺术家）、行业分析与评测（AI 工具评测、生成式 AI 创作生态观察者）。流派分歧：开源可控派（SD/ComfyUI/Flux 本地精控）vs 闭源易用派（MJ/可灵开箱即用）、工程化派（节点工作流/可复现/参数化）vs 玄学抽卡派（prompt 玄学/堆词/抽卡）、审美主导派（'模型是地板审美是天花板'）vs 工具主导派（堆模型堆参数）、图像派 vs 视频派、艺术创作派 vs 商业生产力派、国产工具派（可灵/即梦/liblib）vs 海外工具派（MJ/Flux/Runway）。(f) 行业话术/黑话 — 出图 / 抽卡 / 刷图 / 炼丹（训练 LoRA）/ 喂图 / 垫图（参考图/图生图）/ 控图 / 锁种子 seed / CFG / 采样器 sampler / 步数 steps / 重绘幅度 denoise / 提示词 prompt / 咒语 / 负向 negative / 权重 / tag / 大模型 checkpoint / 底模 / LoRA / ControlNet / 控线稿/openpose/depth / IPAdapter / inpainting 局部重绘 / outpainting 扩图 / 高清放大 / 超分 / 修手 / 崩手 / AI 味 / 风格 / 角色一致性 / 工作流 workflow / 节点 / 跑图 / 队列 / 文生图 T2I / 图生图 I2I / 文生视频 T2V / 图生视频 I2V / 首帧/尾帧 / 运镜 / 动态强度 / 时长 / 对口型 / 一致性 / 可商用 / 训练集 / 过拟合 / 翻车 / 穿帮。(g) 争议/批判 — 「版权与训练数据」（模型训练用未授权作品、生成图版权归属、可商用风险、洗图/伪原创）、「AI 替代创作者就业」（替代画师/插画师/设计师/摄影、行业冲击与转型）、「AI 味与审美趋同」（生成图同质化、套模板、缺乏原创审美）、「玄学 prompt 神话与割韭菜」（'咒语'神秘化、'7天 AIGC 变现/月入过万'付费课割韭菜、抽卡当能力）、「工具快速迭代与淘汰焦虑」（模型月月换、工作流频繁失效、追新疲劳）、「开源 vs 闭源之争」（可控可商用 vs 易用黑盒）、「质量天花板」（修手修脸穿帮、长视频一致性、可控性仍有限）。(h) 大量隐性创作手艺 + 审美 + 工程 + 沟通软技能（prompt 的描述功底与审美词汇、参数与采样的手感、ControlNet/LoRA 的组合控制经验、节点工作流的搭建与调试、批量筛选的审美眼力、修图合成的后期功底、镜头语言与运镜设计、角色/风格一致性的控制、商业需求的翻译与交付、版权与可商用的判断）是高 tacit、靠大量实操跑图 + 审美积累 + 工程调试经验的核心。水分极高（大量'咒语速成/一键变现/AI 绘画割韭菜'营销

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谈判与议价 (谈判与议价 (Negotiation & Bargaining) — 面向要亲自坐上谈判桌的从业者（销售、采购、创业者、法务与商务、HR、投融资、以及为自己谈薪谈房谈合同的个人）的『把一次利益分歧，谈成一个双方都愿意签、签完还愿意执行的结果』的判断体系；不是某一个行业的成交话术合集，也不是博弈论课程，更不是把心理学包装成读心术的培训话术。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行最深的世界观分歧：**创造价值 ⇄ 攫取价值**（同一场谈判里，把饼做大和把饼切走用的是相反的动作：做大要交换信息、暴露优先级，切走要隐藏底线、制造稀缺；哈佛原则式谈判一派主张先做大再切，实战议价派认为在多数一次性交易里做大只是让步的遮羞布，这条张力叫谈判者困境，是整个学科的中心问题）；**原则式谈判 ⇄ 战术共情**（Getting to Yes 主张对事不对人、按客观标准而非意志力定输赢；Chris Voss 从人质谈判带出的路线针锋相对，书名 Never Split the Difference 直接反对折中，主张先用标签与校准问题把对方的情绪与安全感处理掉再谈条件，并公开批评双赢框架让谈判者被真正强硬的对手吃掉；两派对同一个动作——比如要不要说出你的底线——给出相反指令）；**关系先行 ⇄ 条款先行**（中文语境里做生意常常先建立关系、找中间人引荐、酒桌上定调、合同只是关系的书面确认，人情与面子既是润滑剂也是隐性负债；跨国与合规语境里条款先行、把一切写进合同，两种作业习惯在同一张桌上相遇时的误读，是中外商务谈判失败最常见的原因之一；学术上关系到底是效率替代品还是寻租温床，证据本身就是对立的，且反腐与合规收紧之后酒桌路径的风险显著上升）；**先出价 ⇄ 后出价**（实验研究普遍支持先出价能形成锚定优势，但在信息高度不对称的真实交易里，先出价可能暴露自己远低于对方预期，实务派与研究派对这条给出的条件不同）；**BATNA 是地基 ⇄ BATNA 被高估**（最佳替代方案是原则式谈判的支点，没有替代方案就没有说不的能力；反对者指出过度盯着替代方案会把谈判做成线性比价，且强替代方案在长期关系里会损害对方的信任）；**情绪是噪音 ⇄ 情绪是议题**（早期理性决策路线要求把人和问题分开，后来的研究把情绪重新请回桌上：愤怒有时确实能提取让步，代价是长期关系与对方的报复动机，实验证据两个方向都有）；**谈判是技能 ⇄ 谈判是性格**（培训产业的立身之本是可训练，而研究显示某些结果差异与性别、地位与社会代价强相关：女性主动发起薪酬谈判在部分情境会被惩罚，这不是话术能解决的结构问题，近年多地薪酬区间披露立法正在改变这条起点）；**诚实边界在哪**（虚构竞标者、夸大授权上限、拖延签约制造紧迫，这些在培训里被当技巧、在法律上可能构成欺诈性陈述，法域不同边界不同）。(b) 工具栈 —— 这一行最重要的工具是纸笔：议题清单与优先级打分表、替代方案与保留价的估算表、可交换筹码矩阵、同时抛出的多个等值报价、让步阶梯与理由库、授权与升级路径表、复盘表；软件侧则是合同全生命周期管理与条款库（Ironclad、DocuSign、Juro、LinkSquares，中国侧法大大、e签宝）、采购电子寻源与反向拍卖（SAP Ariba、Coupa、Keelvar，以及已在大企业跑通的自动化议价机器人 Pactum）、销售侧的折扣审批矩阵与 deal desk、薪酬与职级数据（Levels.fyi、Mercer、Radford 以及各地薪酬透明披露）、可比交易与市场价数据、调解与仲裁机构（CIETAC、SIAC、香港 HKIAC）、以及正在快速变化的大模型陪练与合同审查；选型的真正分岔从来不是功能表，而是『这场谈判赢在信息、赢在替代方案，还是赢在流程设计』。(c) 心智模型层 —— 结果在坐上桌之前就决定了大半；谈的是利益不是立场；议价区间是估计出来的不是给定的；让步是信息不是善意；说不出口的常常是面子与安全感而不是价格；代表别人谈判的人激励与授权跟本人不同；一次性交易与长期关系的最优打法不同而多数人搞错了自己在玩哪一种。(d) 工作流 —— 立项与利益相关方梳理、准备与对手画像、替代方案与保留价、议题打分与打包设计、开场与锚定、探询与试探性提议、让步管理、僵局与第三方介入、收口与防止反悔加码、合同化与争议解决条款、复盘与关系维护，以及薪资谈判、采购年度框架议价、并购价格与条款、多方与联盟、跨文化与远程邮件谈判这些特化路径。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次好的谈判：不是拿到最低价，而是可执行、可复盘、不透支关系）、反模式（外行最容易犯的错：不准备就上桌、把立场当利益、单方面让步买好感、把折中当公平、拿假竞标者施压、口头承诺不落纸、赢了条款输了执行）、智识谱系（哈佛谈判项目与原则式谈判、行为决策与实验社会心理学派、危机谈判与战术共情派、谈判分析与博弈论派、销售采购的实战议价培训派、争议解决与调解派、跨文化谈判派、中文语境的关系与人情派）。) Master OS — automated mastery of 谈判与议价 (Negotiation & Bargaining) — 面向要亲自坐上谈判桌的从业者（销售、采购、创业者、法务与商务、HR、投融资、以及为自己谈薪谈房谈合同的个人）的『把一次利益分歧，谈成一个双方都愿意签、签完还愿意执行的结果』的判断体系；不是某一个行业的成交话术合集，也不是博弈论课程，更不是把心理学包装成读心术的培训话术。覆盖：(a) 第一性张力 —— 这行最深的世界观分歧：**创造价值 ⇄ 攫取价值**（同一场谈判里，把饼做大和把饼切走用的是相反的动作：做大要交换信息、暴露优先级，切走要隐藏底线、制造稀缺；哈佛原则式谈判一派主张先做大再切，实战议价派认为在多数一次性交易里做大只是让步的遮羞布，这条张力叫谈判者困境，是整个学科的中心问题）；**原则式谈判 ⇄ 战术共情**（Getting to Yes 主张对事不对人、按客观标准而非意志力定输赢；Chris Voss 从人质谈判带出的路线针锋相对，书名 Never Split the Difference 直接反对折中，主张先用标签与校准问题把对方的情绪与安全感处理掉再谈条件，并公开批评双赢框架让谈判者被真正强硬的对手吃掉；两派对同一个动作——比如要不要说出你的底线——给出相反指令）；**关系先行 ⇄ 条款先行**（中文语境里做生意常常先建立关系、找中间人引荐、酒桌上定调、合同只是关系的书面确认，人情与面子既是润滑剂也是隐性负债；跨国与合规语境里条款先行、把一切写进合同，两种作业习惯在同一张桌上相遇时的误读，是中外商务谈判失败最常见的原因之一；学术上关系到底是效率替代品还是寻租温床，证据本身就是对立的，且反腐与合规收紧之后酒桌路径的风险显著上升）；**先出价 ⇄ 后出价**（实验研究普遍支持先出价能形成锚定优势，但在信息高度不对称的真实交易里，先出价可能暴露自己远低于对方预期，实务派与研究派对这条给出的条件不同）；**BATNA 是地基 ⇄ BATNA 被高估**（最佳替代方案是原则式谈判的支点，没有替代方案就没有说不的能力；反对者指出过度盯着替代方案会把谈判做成线性比价，且强替代方案在长期关系里会损害对方的信任）；**情绪是噪音 ⇄ 情绪是议题**（早期理性决策路线要求把人和问题分开，后来的研究把情绪重新请回桌上：愤怒有时确实能提取让步，代价是长期关系与对方的报复动机，实验证据两个方向都有）；**谈判是技能 ⇄ 谈判是性格**（培训产业的立身之本是可训练，而研究显示某些结果差异与性别、地位与社会代价强相关：女性主动发起薪酬谈判在部分情境会被惩罚，这不是话术能解决的结构问题，近年多地薪酬区间披露立法正在改变这条起点）；**诚实边界在哪**（虚构竞标者、夸大授权上限、拖延签约制造紧迫，这些在培训里被当技巧、在法律上可能构成欺诈性陈述，法域不同边界不同）。(b) 工具栈 —— 这一行最重要的工具是纸笔：议题清单与优先级打分表、替代方案与保留价的估算表、可交换筹码矩阵、同时抛出的多个等值报价、让步阶梯与理由库、授权与升级路径表、复盘表；软件侧则是合同全生命周期管理与条款库（Ironclad、DocuSign、Juro、LinkSquares，中国侧法大大、e签宝）、采购电子寻源与反向拍卖（SAP Ariba、Coupa、Keelvar，以及已在大企业跑通的自动化议价机器人 Pactum）、销售侧的折扣审批矩阵与 deal desk、薪酬与职级数据（Levels.fyi、Mercer、Radford 以及各地薪酬透明披露）、可比交易与市场价数据、调解与仲裁机构（CIETAC、SIAC、香港 HKIAC）、以及正在快速变化的大模型陪练与合同审查；选型的真正分岔从来不是功能表，而是『这场谈判赢在信息、赢在替代方案，还是赢在流程设计』。(c) 心智模型层 —— 结果在坐上桌之前就决定了大半；谈的是利益不是立场；议价区间是估计出来的不是给定的；让步是信息不是善意；说不出口的常常是面子与安全感而不是价格；代表别人谈判的人激励与授权跟本人不同；一次性交易与长期关系的最优打法不同而多数人搞错了自己在玩哪一种。(d) 工作流 —— 立项与利益相关方梳理、准备与对手画像、替代方案与保留价、议题打分与打包设计、开场与锚定、探询与试探性提议、让步管理、僵局与第三方介入、收口与防止反悔加码、合同化与争议解决条款、复盘与关系维护，以及薪资谈判、采购年度框架议价、并购价格与条款、多方与联盟、跨文化与远程邮件谈判这些特化路径。(e) 表达 DNA、质量基准（什么算一次

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指导外部自动化 agent 使用 QwenPaw Data CLI 发现 Data Bridge 数据源、通过自然语言规划与执行数据分析任务、复用 SOP YAML，并根据流式输出、执行摘要和错误信息验收结果。用于需要调用本地 `qwenpaw-data` 命令完成数据任务、选择 `run` 或 `plan`/`execute`、传入 `--datasource-id`、处理长任务输出或排查 CLI 失败的场景。

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Data Skill-Hub 技能仓库使用指南。在执行任何数据分析任务前，必须优先加载此技能以了解可用技能体系和调用规范。

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把用户按同一批/同一类分组，比较各群体后续表现。触发条件：对话涉及同期群分析、分群后表现对比、用户生命周期分群跟踪等任务时触发，如出现「同期群」「cohort」「按起始特征分群后表现如何」「不同客群后续转化/留存对比」「注册周/获客渠道分群跟踪」等相似问题时触发。

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对用户、产品等业务对象做分群：用波士顿矩阵法做象限分群，或用分层聚类、K-means、DBSCAN 等聚类技术分群。当需要做客群/产品分群、象限策略、画像或密度型子结构发现时调用。触发条件：当对话中出现“分群”、“分类”、“聚类”、“不同类型”、“不同场景”等体现分群分析词语时触发。

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将 BI 数据分析结果构建为可筛选的交互式 HTML 看板。触发条件：① 用户显式要求「给我看板」时无条件触发；② 取数结果满足以下任一时自动触发——结果集行数>10行、存在可筛选维度（产品线/地域/时间粒度等）、涉及多张表数据、时序跨度长。

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对指标按维度逐层下拆，通过单维度扫描、交叉分析和层级下钻定位关键维度（组）值。当需要知道"从哪些维度拆解、按什么顺序拆解来定位指标变动来源"时调用。

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召唤你的数字替身进行决策辅助。多个版本的你同时分析一个决定，帮你看清局中看不清的自己。

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当用户面对大量杂乱信息（用户反馈、竞品数据、市场报告、内部指标）需要从中提取决策信号时激活。 典型触发信号："数据太多了不知道信哪个""用户说什么的都有""收到了一堆反馈但不知道结论是什么"。 不调用场景：信息已经结构化清晰、只需简单判断；或完全没有信息需要凭直觉决策。 与"调查研究法"的区别：本skill是信息处理（拿到原料后怎么加工），后者是信息采集（怎么拿到好的原料）。

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当用户资源有限但面临多个机会/威胁，需要在多个方向间做取舍时激活。典型触发信号： "5个客户机会同时出现""要不要同时做ToB和ToC""资源不够分怎么办"。 不调用场景：资源充裕可以多线并进、已经确定主攻方向只需执行、单一目标不存在取舍。 与"矛盾分析法"的区别：本skill解决"知道瓶颈后如何集中资源彻底解决"，后者解决"找到瓶颈在哪"。

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当用户陷入"分析瘫痪"（想做但不敢行动）或"盲目行动"（做了但不总结不提升）时激活此skill。 典型触发信号："我需要先做完研究再开始""不知道够不够了解这个行业就创业""我们一直在做但没有方法论"。 不调用场景：已经有成熟方法论且在有效运转的场景、纯理论学习需求。 与"实事求是信息加工法"的区别：本skill关注完整的认知循环（实践-认识-再实践），后者关注单次循环中信息加工的具体技术。

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模拟高三文科辅导老师，用启发式教学方法辅导政治、历史、地理等文科综合问题。侧重理解、记忆、分析能力培养。当学生提出文科问题、请求讲解历史事件、地理现象、政治原理时使用。

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模拟高三通用技术辅导老师，辅导技术设计、结构分析、流程图、算法、简单编程等通用技术问题。重实践操作、设计思维、问题解决能力培养。当学生提出技术设计、结构优化、流程设计、算法问题时使用。

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模拟高三语文辅导老师，辅导现代文阅读、古诗文鉴赏、文言文翻译、作文写作等语文问题。重语感培养、文本解读、写作思维。当学生提出语文问题、请求分析课文、讲解古诗词、修改作文时使用。

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