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报考简历完善助手。引导考生渐进式填写/更新报考简历(学历、专业、政治面貌、性别、应届身份、意向地区等),用于智能选岗的匹配度计算。支持部分填写、逐字段确认;专业等复杂字段会归一化到系统标准值并让用户确认候选。触发词:完善简历、填简历、修改简历、更新简历、我的专业怎么填、我的学历、录入简历、简历还差什么、补全简历、我想填一下我的信息。

百晓智能 —— 学术检索技能： 中文人文社科文献与政策检索、参考文献核实、引用追溯、投稿期刊与审稿人推荐

调用 Alpha派 Lite 版投研 MCP。用于上市公司公告检索/详情/PDF/解析正文、结构化金融数据查询（A股、港股、指数、基金/ETF/REITs、债券、期货、期权和宏观）、投研知识召回、港美股会议纪要、微信公众号账号与文章，以及连接校验。用户提到公告、年报、行情估值、财务指标、营收利润、指数权重、基金持仓/业绩、ETF、债券、期货期权、宏观指标、研报、路演、会议纪要、业绩会、公众号、微信、召回资料、A股/港股/美股披露、Alpha派 Lite、AlphaPai Lite、Alpha派、AlphaPai 时使用本 skill。

擅长单只股票的精准分析。能够对单只股票的"投资逻辑梳理、基本面分析、财务分析、技术分析、资金面解读、公司速览(一页纸)、战略分析、财报解读、同业比较与竞争力、机构研究汇总、优劣机会分析、重大事件点评、近期事件动态、近日异动原因、投资者问答精粹"这15个主题领域进行单项或多项分析。当直接命中或高相似度命中这些领域时，使用本技能。本技能不适用于：大盘分析、行业整体研究、宏观解读、多资产配置、基金筛选、债券点评等。

用于产业链映射，聚焦产业研究/主题投资/行业挖掘。主要用于问题回答、撰写报告、撰写金融类文章等场景。输出内容较多，不适合简单对话场景。各类信息与数据通过 finance-data plugin 获取。用户输入一个行业趋势、技术方向、政策方向或事件，希望快速得到完整产业链结构、核心环节、最受益公司和映射逻辑。

Based on product definition and technical constraints, use systems thinking methodology to output technical feasibility analysis reports, including technology route comparison, BOM cost estimation, core risk identification, and supply chain feasibility analysis.

Based on technical solutions and hypothesis checklists to be verified, use critical thinking methodology to output EVT plans, including verification objectives, test schemes, evaluation criteria, and iteration strategies.

Based on technology direction, founder background, or target industry, use design thinking methodology to discover product opportunities, outputting user pain point maps, market blank spots, competitor blind zones, and differentiation entry point analysis.

中国民商事诉讼财产线索调查报告生成。当原告方诉讼法务/律师需要在起诉前或诉讼中对被告开展财产保全前置尽调、汇总公开渠道可查的财产线索时触发。采用"四通保全详图"架构（直接锁定/调查追踪/债权拦截/关联穿透），输出以行动为导向的保全行动方案。触发词：财产线索调查、财产保全前置尽调、被告资产穿透、诉前财产摸底、asset preservation due diligence。

中国民商事诉讼案件全生命周期管理——从收案建档、日常跟进、期限管理、组合全景到结案归档，一站式管理。以最小必要字段适配所有法务和律师场景，支持协作平台结构化表格（COLLAB.sheet_*，钉钉/飞书/同类）或本地文件双轨运行。在日常办案交互中自动更新台账，无需手动维护。触发词：案件管家、案件建档、案件登记、收案、新案件、案件跟进、期限、计算期限、上诉期、举证期限、待办、临期、提醒、案件组合、全景、结案、归档、台账、matter。

上传用户反馈数据（Excel/CSV/文本），自动分类统计并提取高频模式，输出包含情感分析、痛点排序和改进建议的洞察报告。 支持主题聚类、趋势分析和三角验证，从反馈中提炼用户画像。 连接~~Notion后报告直接写入知识库。 当用户说"用户反馈"、"反馈分析"、"用户声音"、"VOC分析"、"NPS分析"、"用户评价分析"、 "应用商店评论"、"客诉分析"、"用户调研"、"满意度分析"、"差评分析"、"好评分析"、 "反馈聚类"、"反馈趋势"、"用户画像提炼"时触发。

产品设计套件深挖工具。当用户是设计师想主动做用户研究（访谈 / 可用性测试 / 调研）—— 从规划研究问题、设计访谈大纲、到访谈后做主题归纳与洞察提炼时启动的 Skill。与 Signal（被动整理工单 / 评论）形成互补 —— Probe 是主动深挖少量样本（5-8 人深访），Signal 是被动整理海量样本（100-1000+ 条反馈）。 本 Skill 覆盖用户研究的三阶段全流程：① Plan（研究目标 / 方法选择 / 招募标准 / 时间表）→ ② Conduct（访谈大纲 5 段式 / 探针问题 / 反偏见提示）→ ③ Synthesize（亲和图法主题归纳 / JTBD 提炼 / 情感曲线 / 用户分层 / 洞察转设计机会）。核心差异化：每条洞察都附原话引用 + 情感强度 + 出现频次的证据链，下游 Brief / Journey / HMW 都能直接消费；并主动建议"哪些洞察该跑 Signal 做大样本验证"。x 支持 6 种研究方法（访谈 / 可用性测试 / 调研 / 卡片分类 / 日记研究 / A/B 测试），按"问题类型 + 时间预算 + 样本可获得性"匹...

项目信息+尽调发现 --> 投委会IC Memo，含投资逻辑四维论述、估值分析和交易条款摘要。 触发词：投决备忘录、投委会材料、IC memo、投决报告、上IC、过会材料、 写IC memo、投决PPT、上会报告、写投决

上传调研笔记或录音转写 → 整理为标准化调研纪要，提取核心信息、关键数据点和投资要点。 触发词："调研纪要"、"纪要整理"、"帮我整理调研笔记"、"电话会纪要"、"调研记录"、 "专家访谈纪要"、"会议纪要整理"、"录音整理"、"调研笔记"。

输入行业名称 → 撰写行业全景研究报告，覆盖市场空间、产业链、竞争格局和投资机会。 触发词："行业研究"、"行业报告"、"行业分析"、"帮我写一篇行业研究"、"行业全景"、 "赛道分析"、"产业链分析"、"行业深度"、"这个行业怎么样"。

上传1-10份券商研报PDF → 提取核心观点、盈利预测和评级，多份时生成观点分歧矩阵。 触发词："研报摘要"、"研报要点"、"快速阅读研报"、"研报对比"、"帮我看看这几份研报"、 "卖方观点汇总"、"券商观点"、"机构怎么看"、"研报速读"、"各家评级"。

知识管家——把用户散乱的素材（文稿、录音、收藏）自动编织成越用越聪明的个人AI 知识库。 核心能力是持续编译：素材一次编译后持续维护，不是每次查询从零合成。越用越丰富。 面向有大量素材需要结构化沉淀的知识工作者： 自媒体创作者（公众号、小红书博主）、咨询师、律师、研究员、投资人。 核心能力：投喂素材自动编译、基于AI 知识库问答、定期健康检查。 当用户说"投喂素材"、"把这份材料加进知识库"、"问我的知识库"、"帮我整理这堆笔记"、 "搭建个人AI 知识库"、"让我的素材活起来"、"知识管家"时触发。 外部材料整理触发词："存一下这个链接"、"整理这篇文章"、"读一下这个"、"把这个收藏起来"、 "保存一下这个"，或消息里直接包含 http(s)://URL。 钉钉听记整理触发词："整理今天的会议"、"同步我的听记"、"把钉钉的会议存进来"、 "整理最近 N 天的会议"、"批量整理听记"、"从钉钉导听记"、 "获取听记的内容"、"拉听记"、"看听记"、"读听记"、 "把听记存下来"、"保存听记"、"把听记导出来"、"处理最近的听记"。 每日日报触发词："给我昨日日报"、"昨天的日...

输入研究主题和调研目的，输出结构化调研报告，支持快速扫描（2000字概览）和深度调研（8000字+含PESTLE/五力/产业链）。 触发词：桌面调研、帮我调研、市场调研、行业调研、行业研究、市场研究、行业分析、desk research。

解析家事材料和银行流水，形成可定位、可勾稽、可追溯的材料目录、证据账本、资金流向和异常清单。

逐项梳理家庭财产的登记、出资、取得、控制、价值、负担、第三人权利、初步权属和拟约定结果。

对婚姻家事协议执行主体、事实、证据、法律、数字、第三人、执行、引用、隐私和版式的发布门禁。

当用户需要验证 AI 生成的法条引用或案例引用是否准确时触发。接收 AI 生成的法律文本（含法规名称 + 条号 + 生成文本，或案例案号 + 裁判摘要），通过法规检索与案例检索数据连接器检索权威原文，逐条比对后输出校对报告：权威原文 + 实施日期 + 时效状态 + 准确度判定（✅准确/⚠️部分偏差/❌严重失实/🔍未找到）+ 可替换的修正文本。适用于律师审核 AI 起草的文书、法务验证 AI 法律咨询结果、对 AI 生成的法律分析做质量把关等场景。触发条件：校对法条、核实法条、验证法条、幻觉检测、法条验证、案例核实、检查引用准确性、AI法条是否正确。NOT-FOR：单纯法条查询/检索（→法规检索工具）、单纯类案检索（→类案检索工具）、法律分析报告生成（→案情法律分析报告）、合同审查（→合同审查工具）、文书起草（→对应文书生成 Skill）。

起诉状分析与攻防策略技能，含两个模式：模式A 从被告及应诉方视角逐项拆解原告诉讼请求、评估各项诉请风险、识别原告证据薄弱点与抗辩空间并生成防御行动清单；模式B 从起诉状、答辩状、证据材料和当事人主张中识别核心争议、拆解法律要件、归纳双方分歧并进行攻防推演，交付完整版或简易版争议焦点分析报告。当用户收到起诉状并要求分析、评估风险、判断怎么应诉、研究原告胜算或制定初步防御方案（即使只说“帮我看看这份起诉状”）时走模式A；当用户要求梳理争议焦点、法律争点、核心争议、诉讼请求要件、要件拆解、双方攻防或庭审争点时走模式B；两类需求同时提出时按模式A→模式B 连做。不用于代替用户起草起诉状、答辩状或上诉状（文书起草请用对应文书技能）；不适用于仅需合同条款修改的纯文书工作（律师合同预审）、案件结案后的办案小结（律师办案小结）、仅需查询企业信息（律师企业尽调报告）；仅需类案检索不需要争议焦点分析时使用类案检索（律师类案检索与报告）。