总结访谈（summarize-interview）
结合 JTBD 和行动事项总结访谈记录。
AI技能办公写作02026年10月23日机会解决方案树（opportunity-solution-tree）
根据 Teresa Torres 的方法构建机会解决方案树。
AI技能媒体设计02026年10月23日用户细分（user-segmentation）
根据反馈数据，按行为、JTBD 和需求对用户进行细分。
AI技能数据分析02026年10月23日标记流安装（markstream-install）
在五种前端框架中安装流式 Markdown 渲染器。
AI技能媒体设计02026年10月23日细分市场（market-segments）
结合 JTBD 和产品适配度识别 3-5 个客户细分。
AI技能科学研究02026年10月23日文案编辑（copy-editing）
编辑并改进现有营销文案，提升清晰度和影响力。
AI技能营销运营02026年10月23日即时工程（prompt-engineering）
广泛使用的提示词工程技术和模式，包括 Anthropic 最佳实践与智能体说服原则。
AI技能营销运营02026年10月23日分析功能请求（analyze-feature-requests）
按主题、影响、工作量和风险确定功能需求的优先级。
AI技能营销运营02026年10月23日竞争对手分析（competitor-analysis）
从优势、劣势和差异化方面分析竞争对手。
AI技能科学研究02026年10月23日大纲（outline）
在 Outline Wiki 实例（云端或自托管）中搜索、阅读、创建和管理文档。
AI技能生活其他02026年10月23日背景基础知识（context-fundamentals）
理解上下文是什么、为何重要，以及智能体系统中上下文的组成。
AI技能AI自动流02026年10月23日coreyhaines31/emails
构建邮件序列、滴灌营销活动和生命周期邮件流程。
AI技能媒体设计02026年10月23日客户旅程地图（customer-journey-map）
根据接触点、情绪和机会绘制客户旅程。
AI技能科学研究02026年10月23日即时工程（prompt-engineering）
广泛使用的提示词工程技术和模式，包括 Anthropic 最佳实践与智能体说服原则。
AI技能营销运营02026年10月23日分析功能请求（analyze-feature-requests）
按主题、影响、工作量和风险确定功能需求的优先级。
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从优势、劣势和差异化方面分析竞争对手。
AI技能科学研究02026年10月23日大纲（outline）
在 Outline Wiki 实例（云端或自托管）中搜索、阅读、创建和管理文档。
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理解上下文是什么、为何重要，以及智能体系统中上下文的组成。
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构建邮件序列、滴灌营销活动和生命周期邮件流程。
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根据接触点、情绪和机会绘制客户旅程。
AI技能科学研究02026年10月23日