Skills
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生产力
在你投入一个研究方向之前，先看看有谁已经在做同样的事。把 idea 拆成多个不同角度分别去检索，返回一张"邻近程度地图"，重点标出最危险的撞车候选。底层走真实检索（scimaster-cli），不做主观新颖性判断。 **以下情况请主动触发本技能**：用户说"这个选题有没有人做过"、"我会不会被抢发"、"这个方向还有空间吗"、"我的 idea 新不新"、"要不要查一下有没有撞车"、"这个想法是不是已经有人发了"——即使用户没有说"bear-scoop"，只要意图是**在提交或动笔前确认 idea 的独特性**，就使用本技能。加 `-r` flag 只看近两年和预印本，适合担心被抢发的场景。 不适用于：为已有观点找支持文献（用 bear-support）、找反对文献（用 bear-counter）、概念地图（用 bear-map）、溯源演化史（用 bear-trace）。
使用 10 多种思维模型（SCQA、5W2H、批判性思维、逆向思维、心智模型、第一性原理、系统思维、六顶思考帽）深入分析文章、论文和长篇内容的综合框架。适用于用户希望：(1) 深入理解复杂文章/内容；(2) 分析论点并找出逻辑缺陷；(3) 从阅读材料中提取可执行的见解；(4) 创建学习笔记或学习摘要；(5) 比较多个来源；(6) 将知识转化为实际应用；或 (7) 运用特定思维框架。触发语包括“分析这篇文章”“帮我理解”“深入探讨”“提取见解”“使用［框架名称］”，或用户提供 URL/长篇内容要求分析。
适用于任何业务类型的综合邮件管理与营销。通过 Gmail 或 Outlook MCP 进行收件箱分诊，带重要性评分和 AI 回复建议。使用经过验证的文案框架（PAS、AIDA、BAB、FAB）撰写邮件。发送前质量审查，评分维度包括主题行、文案、HTML 渲染、深色模式兼容性与合规性。域名送达能力审计，包含 SPF/DKIM/DMARC 校验、黑名单检查以及批量发件合规（Google/Yahoo/Microsoft 2024-2026 规则）。自动化序列设计，适用于欢迎系列、培育、重新激活、弃购和购后流程。邮件营销策略，提供面向本地商家、SaaS、电商、创作者和代理机构的行业特定模板。触发词："email"、"inbox"、"check email"、"write email"、"compose"、"email audit"、"deliverability"、"SPF"、"DKIM"、"DMARC"、"email sequence"、"welcome series"、"email plan"、"email marketing"、"subject line"、"email review"。
设计高质量调研问卷。当用户说"设计问卷"、"做个调研"、"帮我出份问卷"、"用户调研"、"满意度调查"、"NPS问卷"、"市场调研"、"需求调研"、"问卷设计"、"survey design"， 或者用户描述了一个调研目标但还没有结构化的问卷时，使用这个 Skill。 也适用于：用户上传了已有问卷要求优化/查偏差/补充题目；用户说"帮我检查这份问卷有没有问题"；用户需要设计 A/B 测试问卷、焦点小组访谈提纲、NPS/CSAT/CES 调查； 用户提到"诱导题"、"双重问题"、"问卷偏差"等专业术语。 不适用于：纯数据分析（用 pm-analytics）、纯用户访谈记录整理（直接整理即可）、纯产品需求文档（用 pm-prd-writer）。
当用户想要与 LinkedIn 或 X（Twitter）交互时使用：外联、发帖、受众洞察、消息分类处置、账号调研、评论/反应、公司、公司 Page 管理、职位、书签、已连接账号管理、账单审计、缺陷报告和功能请求。触发词包括 "search LinkedIn"、"find <name> on LinkedIn"、"look up this tweet"、"my X bookmarks"、"show my home timeline"、"check my messages"、"from:<username>"、"report a bug"、"request a feature"、"send feedback"、"let's get started with social"、"set me up"、"log me in"、"connect my LinkedIn/X"，以及显式的 `/social`。操作 `social` 命令行（npm `@usesocial/cli`）；切勿直接调用 LinkedIn 或 X 的 HTTP API。
为稿件和基金申请书撰写结构化、基于清单的单审稿人报告——评估方法学、统计有效性、报告标准合规（CONSORT 2025、SPIRIT 2025、STROBE、PRISMA 2020、ARRIVE 2.0）、可复现性和伦理，并在尊重审稿人保密与 AI 使用规则的前提下给出建设性、按优先级排序的反馈。适用于撰写正式审稿报告、回应期刊或基金评审邀请，或投稿前按审稿标准自审稿件时。评估论断/证据质量请优先使用 alterlab-scientific-thinking；多审稿人模拟评审团结论请使用 alterlab-paper-reviewer；定量评分量表请使用 alterlab-scholar-eval；根据评审意见修改论文请使用 alterlab-paper-writer。属于 AlterLab Academic Skills 套件。
给定一句话或一段话，查找真实学术文献来反驳它，包括相反结论、边界条件、替代解释、方法批评和重复研究失败。按威胁程度排序，每篇文献附一行说明“它如何威胁这个观点”以及“如何回应”。使用真实检索（scimaster-cli），绝不编造反例。**以下情况请主动触发本技能**：用户想“提前应对审稿人”“找这个结论的反例”“看看这个方向有没有争议”“找与此相反的研究”“帮我攻击这个论点”“看看这个结论是否稳固”或“了解有哪些反对意见”。即使没有提到“bear-counter”，只要目的是**为一个观点寻找学术反对证据**，就使用本技能。bear-support 和 bear-counter 配对使用效果最好：对同一段话各运行一次，即可同时了解正反两面。不适用于：查找支持文献（用 bear-support）、选题查重（用 bear-scoop）、概念地图（用 bear-map）或追溯演化史（用 bear-trace）。
给定一个研究 idea，依次执行撞车检测、安静区支撑检索和潜在挑战检索，并在一份综合报告中呈现立项前的证据格局：撞车风险、安静区里的文献支撑，以及最需要提前考虑的挑战。使用真实检索（scimaster-cli），绝不编造引用。**以下情况请主动触发本技能**：用户想“开题前评估一下”“看看这个 idea 值不值得做”“立项前做一次全面的文献调研”或“评估这个研究方向”。即使没有提到“bear-propose”，只要意图是**正式投入一个研究方向之前进行综合评估**，就使用本技能。不适用于：只查撞车（用 bear-scoop）、只找支持（用 bear-support）、只找反对（用 bear-counter）、概念地图（用 bear-map）或追溯演化史（用 bear-trace）。
给定一个观点，同时检索支持和反对它的文献，并在一份综合报告中呈现正反两面的证据格局：支持方最有力的证据、反对方最严峻的挑战、有支持但无反对的角度，以及有反对但无支持的角度。使用真实检索（scimaster-cli），绝不编造引用。**以下情况请主动触发本技能**：用户想同时看到“支持和反对”、询问“这个观点稳不稳”、想“全面评估一个论点”或要求“正反两面都找一找”。即使没有提到“bear-review”，只要目的是**完整分析一个观点的证据格局**，就使用本技能。不适用于：只找支持（bear-support）、只找反对（bear-counter）、选题查重（bear-scoop）、概念地图（bear-map）或追溯演化史（bear-trace）。
给定一句话或一段话，查找真实学术文献来支持它，并为每篇文献附上一行说明其如何支撑观点。使用真实检索（scimaster-cli），绝不凭记忆编造引用；如果找不到，就如实说明。**以下情况请主动触发本技能**：用户想让某个观点“更有依据”“更经得起质疑”“加上文献支撑”“找几篇论文”，询问“这个说法有没有研究”“帮我查一下这个结论”，或担心“审稿人会不会说没有引用”。即使没有提到“bear-support”或“找文献”，只要目的是**为观点寻找学术支撑**，就使用本技能。不适用于：查找反对文献（bear-counter）、选题查重（bear-scoop）、概念地图（bear-map）或追溯演化史（bear-trace）。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。