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将大型调研或生成任务分配给多个AI模型，完成计划评审、并行执行、成果验证与整合，并记录各负责角色的进度和重试情况。

• 并行调研多个竞争对手
• 分担大型内容生成任务
• 让顾问评审计划或草稿

将 Git 差异与修改目的对照，找出可能无关的文件、新增依赖等范围扩张信号，给出保留、拆分或说明必要性的判断，并整理拆分方案。

• 创建拉取请求前检查修改范围
• 发现混入缺陷修复的额外修改
• 检查暂存修改是否范围过大

通过本地Git历史调查代码的引入背景与修改意图，追溯最初提交及反复同时修改的文件，整理改动前需要检查的事项。

• 了解陌生函数存在的原因
• 改动前检查历史约束
• 调查临时变通方案为何仍被保留

从目标读者的角度试读发布前的文稿，检查是否愿意打开、在哪里失去兴趣，以及读后记住什么。它报告模拟读者的反应，不改写文章。

• 检查帖子是否会被读完
• 找出读者停止阅读的位置
• 比较修改前后的读者反应

指导开发可在ChatGPT内操作的应用，涵盖功能规划、React组件及状态共享的实现。该技能已弃用，并指引用户转向后续技能。

• 梳理ChatGPT应用功能
• 实现与服务器联动的界面
• 与ChatGPT共享界面状态

将语音输入或长篇随想整理为目标、决定和待解问题，同时保留中途改变的方向与暂缓话题。单独列出智能体的推测，在开始工作前确认理解。

• 整理通过语音表达的构想
• 开始工作前确认需求理解
• 收集跨多条消息的想法

这是使用mcp-use设计MCP服务器操作、数据资源、可复用提示词及交互界面的旧指南。该技能已弃用，并指引用户迁移至mcp-app-builder。

• 理解现有mcp-use服务器结构
• 查阅Tool、Resource和Prompt示例
• 查看交互式Widget设计

使用mcp-use设计和实现MCP服务器，让AI调用外部操作与数据。指南涵盖认证、交互界面、错误处理及部署，并引导查阅各功能的配套资料。

• 新建MCP服务器
• 添加操作、数据及可复用提示词
• 构建浏览与选择数据的React界面

通过本地Git历史盘点中断的个人项目，整理可能的停工原因和共同规律，选出一个重启候选，提出从运行检查到发布的具体步骤。

• 盘点尚未完成的个人项目
• 查找开发中断的共同原因
• 选择一个项目重启并发布

检查Python和JavaScript依赖文件中的版本约束缺失、重复条目、固定版本冲突及过时兼容包，用易懂的语言说明影响并提出便于核对的修改建议。

• 安装失败深入排查前的初步检查
• 检查过时的Python兼容包
• 检查重复条目和固定版本冲突

Dify is an open-source platform for building LLM apps such as chatbots, agents, workflows and RAG knowledge bases, and it exposes every published app as a REST API. Use when a user asks to self-host Dify with Docker Compose, configure Dify environment variables, call a Dify app or workflow API, upload documents to a Dify knowledge base, export or import a Dify DSL file, run a Dify app from the terminal with difyctl, or upgrade and back up a Dify instance.

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