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“研究工具”

  1. op7418/NanoBanana-PPT-技能(op7418/NanoBanana-PPT-Skills)

    使用 AI 生成 PPT,并支持文档分析和风格化图像。

    AI技能媒体设计02026年10月23日
  2. op7418/NanoBanana-PPT-技能(op7418/NanoBanana-PPT-Skills)

    使用 AI 生成 PPT,并支持文档分析和风格化图像。

    AI技能媒体设计02026年10月23日
  3. tronghieu/特工技能(tronghieu/agent-skills)

    - 18 项知识工作的方法驱动技能:策略、研究、写作

    AI技能办公写作02026年10月23日
  4. davidondrej/技能(davidondrej/skills)

    David Ondrej 智能体工作流 Skill 源码项目,涵盖编排、研究、环境配置、Skill 编写和文档工作流(MIT)。

    AI技能科学研究02026年10月23日
  5. tronghieu/特工技能(tronghieu/agent-skills)

    - 18 项知识工作的方法驱动技能:策略、研究、写作

    AI技能办公写作02026年10月23日
  6. alapha888/代理技能-zh(alapha888/agent-skills-en)

    …深度研究框架、五轴代码审查、git-commit-message、会议笔记和技术写作校对源 - 用于研究报告、代码审查、提交消息、会议纪要和技术校对的简洁英文工作…

    AI技能编程开发02026年10月23日
  7. alapha888/代理技能-zh(alapha888/agent-skills-en)

    …深度研究框架、五轴代码审查、git-commit-message、会议笔记和技术写作校对源 - 用于研究报告、代码审查、提交消息、会议纪要和技术校对的简洁英文工作…

    AI技能编程开发02026年10月23日
  8. xi-kari/crossframe-skill

    CrossFrame Skill Suite 的源码项目:以中文为规范语言,提供关系、组织、制度、公共议题和研究笔记的结构诊断、文章撰写、审查及配套工作流(MIT)。

    AI技能媒体设计02026年10月23日
  9. ScrapeCreators/社交媒体研究技能(ScrapeCreators/social-media-research-skills)

    - 研究社会异常值、评论、竞争对手、广告和趋势

    AI技能科学研究02026年10月23日
  10. ScrapeCreators/社交媒体研究技能(ScrapeCreators/social-media-research-skills)

    - 研究社会异常值、评论、竞争对手、广告和趋势

    AI技能科学研究02026年10月23日
  11. giasip研究中心(giasip-research)

    - 具有明确未解决检查的来源链接研究报告

    AI技能科学研究02026年10月23日
  12. 公司研究(company-research)

    深入分析竞争对手或企业。

    AI技能科学研究02026年10月23日
  13. giasip研究中心(giasip-research)

    - 具有明确未解决检查的来源链接研究报告

    AI技能科学研究02026年10月23日
  14. 公司研究(company-research)

    深入分析竞争对手或企业。

    AI技能科学研究02026年10月23日
  15. 发现-面试-准备(discovery-interview-prep)

    根据研究目标,采用 Mom Test 方法规划客户访谈。

    AI技能科学研究02026年10月23日
  16. uxui 原则/代理技能(uxuiprinciples/agent-skills)

    基于研究的 UX/UI 智能体 Skill:依据 168 项原则审计界面、检测反模式,并将 UX 上下文注入 AI 编程会话。

    AI技能编程开发02026年10月23日
  17. 原型人物(proto-persona)

    在开展完整研究前创建假设驱动的用户画像。

    AI技能科学研究02026年10月23日
  18. Massimodeluisa/递归分解技能(massimodeluisa/recursive-decomposition-skill)

    - 通过基于 RLM 研究的递归分解策略处理长上下文任务(100+ 文件、50k+ 标记)

    AI技能媒体设计02026年10月23日
  19. Massimodeluisa/递归分解技能(massimodeluisa/recursive-decomposition-skill)

    - 通过基于 RLM 研究的递归分解策略处理长上下文任务(100+ 文件、50k+ 标记)

    AI技能媒体设计02026年10月23日
  20. 发现过程(discovery-process)

    完整的探索周期:界定问题 → 研究 → 综合 → 验证(3-4 周)。

    AI技能科学研究02026年10月23日