QClaw
提示词工程方法论沉淀：CRISPE框架（Capability/Insight/Statement/Personality/Experiment）为默认结构，诊断/优化/从零构建/平台适配（ChatGPT/Claude/DeepSeek/扣子）四能力，输出可复用模板支持变量替换。对日常要写系统提示词的人，框架和示例都能直接用。短板是纯方法论、无脚本，且提示词优化效果最终取决于目标模型版本特性，平台适配部分容易过时。作为提示词工程师的思维框架合格。
简历+面试双能力：简历诊断/STAR优化/岗位匹配/模拟面试/自我介绍/谈薪策略，覆盖面完整，流程规范。但仍是纯提示词型技能，与站内STAR简历工坊等功能高度重叠（同质化明显）；模拟面试和谈薪建议的输出质量依赖模型，无脚本无数据支撑。作为求职辅助的流程模板可用，但缺乏差异化，建议与同类简历技能整合。
制造业场景里罕见的硬核工程化报价工具：图纸解构（公差/形位公差/粗糙度/热处理）→工艺路径（脚本推荐）→材料刀具选型→成本核算，三脚本（process_optimizer/cost_calculator/report_generator）+6个领域参考文档（材料价格/加工特性/工时费率/刀具指南/公差符号/设备费率），Excel/PDF双格式报表，管理费10%利润15-30%、13%增值税运费都有口径。最值钱的是精密零件专项：走心机+津上外圆磨三段式工时标定（NG4/NG6/NG10）、精密阀芯阀套IT5级密封面工艺链，这是真懂机加工报价的人写的，参数口径可直接落地。对做机械加工报价、成本估算的人价值很高。
基于48篇笔记真实踩坑经验的小红书增长SOP，不是理论堆砌：定位模型「身份标签+修+具体人群+具体生活bug」可执行，80/20内容配比、从定位到复盘的全链路都有实操细节。这种「操作手册」型内容比泛泛的运营建议有用得多。短板是平台规则和流量机制变化快，SOP时效性需自行更新；纯提示词型、无数据资产。对认真做小红书的人是合格的方法论沉淀。
简历优化流程完整（需求诊断→职业定位→STAR重构→数据化表达），核心理念「用最短时间向HR证明我能解决问题」是对的。但本质是纯提示词型，与站内多个简历类技能（简历优化与面试模拟器等）功能重叠；重构质量完全依赖模型能力，量化成果环节若用户无真实数据容易编造。对想按STAR框架自查简历的人有参考价值，作为独立工具差异化不足。
渠道数字化产品规划的方法论框架：核心理念「目标可分解、过程可管控、结果可预测、风险可预警」清晰，三类用户分层（一线作业/中层管理/总部）分析维度完整，适合品牌商做渠道数字化产品立项时的思维脚手架。但它是纯提示词型、通用方法论，具体行业落地的坑（经销商激励冲突、数据采集真实性）要靠Agent自己补；输出深度取决于使用者的业务输入。作为规划框架合格，离开箱即用的产品设计工具还有距离。
《高岛易断》的数字资料化：把六十四卦卦辞+高岛亲断500余占例打包成离线HTML查阅工具，含八卦相荡图（8×8矩阵点击跳转）、关键词搜索、书签收藏。作为古籍数字化查阅工具，数据完整性和交互设计都不错，开箱即用。但本质是静态资料库，无分析推理能力；内容属传统占卜文化，无科学依据，仅作文化阅读与工具查阅参考。定位「查阅」而非「断卦」是明智的。
工程化到位的API文档生成器：OpenAPI 3.x/Swagger 2.0解析、Python/JS/Go代码接口提取、参数类型与约束标注、cURL与多语言SDK示例、HTML/Markdown输出，依赖pyyaml/jinja2，是正经的文档工程工具而非提示词堆砌。对开发者维护API文档能省大量重复劳动。短板是示例与模板质量决定产出上限，复杂嵌套schema可能需人工校对；平台标了疑似重复。作为代码文档化的提效工具价值明确。
场景小而完整的好工具：拍单词照片→read_image识别→生成自包含HTML听写页，用浏览器Web Speech API逐词语音播放、听写验证标红、多轮练习直到全对，无需联网即可用。功能聚焦、链路清晰、开箱即用，对家长/学生是实用的学习工具。短板是识别准确性依赖read_image能力，生僻词或手写体可能识别偏差；且只覆盖听写单一场景。总体是「照片→交互页面」这一类小工具里做得规范的。
门店经营诊断，最亮的是「信息判断与过滤」原则：不用户说什么就信什么，对每项数据做常识性判断、逻辑自洽检查（食材成本 20% 显著偏低即追问）、矛盾识别（「高端餐饮」却客单价 30-50 元）、模糊信息具体化、认知偏差校正（翻台率 8 次是否合理），并配多模态输入（菜单/门店照/后台截图交叉验证）。渐进式五阶段信息收集 + 多角色智囊团（CEO/CFO/CMO/COO）框架也完整。这种「先质疑数据再分析」的严谨，是咨询类技能里少见的，值得肯定。
把网文「套路」方法论化到了惊人的颗粒度：新人物出场频率铁律（分阶段上限、三条红线、五种锚定技巧）、打脸爽感设计（四层递进 + 6 种变体 + 节奏字数分配 + 旁观者反应 3-5 句）、金手指展示体系（四档油门 + 代价设计 + 信息差运用）、人物性格标签化防 OOC。作为网文创作工具，它对「爽文结构」的拆解极其系统，能明显提升新手产出质量。代价是高度套路化，长期依赖会加剧创作同质化；且「打脸爽感」「信息差收割」这类技巧本身有价值观取向。工具价值成立，创作独立性需作者自己守住。
跨境电商选品分析，5 维评分体系（市场需求/竞争/利润/合规/差异化）加权明确（利润 25% 权重最高），有完整示例（投影仪案例全链路利润拆解、FCC 认证、CR5 竞争格局），合规按品类×目的国、供应商评估、Listing 优化、季节性备货都覆盖，报告多格式输出。要提醒的是：示例里的搜索量、市场规模等数据依赖联网搜索，准确性不可控；「净利润率 41%」这类测算偏理想化（文中也注明推广期实际 20-25%）。作为选品决策框架是合格的，数据须自行核验。
公众号内容工厂：5 角色协作（选题/撰写/排版/审核/发布）每日早晚各一篇、评分排序选题、飞书记录发布数据，工程化完整。但核心的「去 AI 化写作规范」值得警惕——它系统性地教如何针对腾讯朱雀检测器的「统计指纹」反向操作（控制句长标准差≥10、规避禁词黑名单、植入个人化细节、制造情绪波动），本质是「伪装成人类写作以规避 AI 检测」，且面向中老年人群做情感营销。技术上把「制造不规则」讲得很透，但规避 AI 披露 + 定向收割中老年情绪流量的定位，有明确的伦理问题。
22+ 风格模板、12 种配色方案表、pptxgenjs+python-pptx 双引擎，工程面是齐的。但核心设计有隐患：强调「AI 联网检索填充内容」「每页补 2-3 句、加真实数据案例」，示例里「2025 年全球 AI 市场规模 4500 亿美元」这类数字，恰恰是 AI 检索填充最容易编造/过时的地方——同站另一份 PPT 方法论技能把「数据必须带出处、禁止编造」列为铁律，两者取向正相反。做正式汇报材料时，依赖联网拼凑数据有风险。平台也标了疑似重复。
职场人际策略技能里少见的实战派：三角模型（信任→交易→制度）、价值矩阵四象限、人际四问、策略追踪卡（每次尝试记录结果、「连续 2 次搪塞＝该抽身」），方法论有出处（夏鹏三角模型）。「参谋心法：站位决定格局」六条铁律来自沃尔沃项目实战教训，「看→不判→转」这类具体操作建议是真经验。两点提醒：一是持续积累同事/领导画像涉及他人隐私，二是「说对话、拿到结果」的话术有职场厚黑学边界，使用需自重。方法本身扎实。
技术实现认真：八字排盘用纯 Python 算法（真太阳时校正、四柱、十神、藏干、五行力量、大运），不是套话生成；奇门/六爻/面相/起名/择日六项服务、三种模式、十二项深度报告结构完整，且有「仅供文化娱乐」的免责声明。但必须说清楚：命理本质是传统文化娱乐，无科学依据，「旺衰量化」「灾厄信号规避」「合婚建议」这类输出容易误导决策。技术作为民俗文化展示尚可，作为「测算平台」的价值定位要理性看待。
小红书运营问答助手，知识根基明确（熊老师 112 Q&A + 千帆投放知识库），最难得的是「知识边界」设计得克制：只基于两份知识库回答、不编造平台规则和流量阈值、知识库没有就坦白说不知道并自然转交、不制造焦虑。千帆投放的具体数据（有效预算公式、冷启 1-4 天需 10 转化、测品 7-14 天、创意至少 5 封面 5 标题）可直接引用。这种「有据才答、无据不硬猜」的问答型技能，比只会甩通用建议的同类可靠得多。
企业方案评审的多角色推演工具，方法论严谨得少见：参数解析（模式/压力/范围/角色四维）、12 个默认角色池、输入充足性四条件决策树（不满足只问一个信息增益最高的问题、不替用户补全业务设定）、6 步强制执行流程、角色相关性决策树（执行方/资源方/审批方/责任方四问筛选）。「不改写用户原始意图、不补全缺失设定、待确认项显式标记」这套克制，正是多数 AI 咨询类技能欠缺的。配知识库 RAG 检索佐证制度冲突。对做制度/流程/方案评审的人价值很高。
A 股投资分析框架完整：六步决策（宏观锚定→江恩时间校准→结构聚焦→个股落地→操作策略→风控纪律），6 个脚本（行情/财务抓取、宏观政策、江恩计算、行业扫描、选股、组合风控），4+4 选股条件（ROE 连续 3 年≥15%、PE 历史 30% 分位以下、负债率≤60%）、中长期三要素（长坡滚雪/涨价稀缺/净利润断层）、五大风控纪律（单只≤25%、现金≥20%、不加杠杆），免责声明到位。要提醒的是：江恩时空理论本质是技术分析里的玄学成分，把「江恩 1×1 线」「21/34/55 日」当择时依据缺乏实证支撑，平台也标了 warning。取其基本面框架、去其江恩玄学，才是有用的选股工具。
互动短剧全流程创作，内容创作类里做得相当扎实：6 轮引导式提问（基础设定→角色→主线→分支结构→互动机制→制作方案）层层递进，选择点设计讲清了三类（道德困境/策略/情感）和三种分支方式（大分支/小分支/混合），内容生成阶段拆成 10 个输出文件（剧情树可视化、分场景剧本模板、结局触发条件、分镜 prompt、平台申请材料），场景模板含属性变化表。执行规范（选择要有真实权衡感、分支逻辑自洽）也专业。是「引导式创作」的范本，对想入门互动内容的人友好。
销售副驾，9 个模块（客户画像/话术/异议处理/谈判/成交/邮件/漏斗/复盘/行业方案）比上一版 Pro 更细：FABE 法则、五大成交法、逼单话术模板、行业决策链表、关键角色沟通策略都有具体内容。但仍是纯提示词型技能，无脚本无数据，且与同作者的「智能销售助手Pro」内容高度重叠（属版本迭代而非新技能）。「不得承诺 100% 成交」等边界意识是加分项。作为销售话术模板库可用，但两版并存、功能重复，建议合并。
团餐菜单解决方案，商业定制感极强（绑定「珊瑚智造」品牌）：8 大模块含炒菜机器人 ROI、八大菜系 1661 道菜品、菜单设计、调味品、营养、定价、财务。专业细节扎实——出成率纳入成本核算（水产 50-70%、禽类 75-85%）、主食成本计入每份、学生餐营养铁律（钙 300-480mg/餐、脂肪供能比≤30%）、HTML A4 横版分页排版铁律、A/B 套餐拆页。但「铁律」过多（品牌名全称、logo 位置、禁止暴露调味品单价、报价单绑定到具体日期），本质是给特定公司定制的内部工具，通用性差，且强绑定单一品牌降低了可移植性。
孕期全周期管理，11 个模块覆盖孕周追踪、产检时间表、营养、不适应对、待产包、运动、产前征兆、体重管理等，循证依据扎实（IOM 增重指南、ACOG、中华医学会围产医学分会），产检时间表（NT/唐筛/大排畸/糖耐/胎心监护）和 BMI 分级增重表都有具体数值，禁忌食物清单明确，产前征兆（见红/破水/宫缩 5-1-1 法则）判断标准清晰，安全边界到位（不替代医疗诊断）。缺点仍是老毛病——后半段四维安全风险评估全是「不涉及」的注水套话。整体是合格的孕期科普工具。
工程量清单/报价表智能审核工具，工程化完成度很高：项目记忆 + 版本对比 + 持续跟踪（active→revising→completed）、价格知识库（本地优先→联网→广材助手导入→结果沉淀）、10 类标准工序库（腻子/地砖/防水/水电/吊顶等，每条工序完整可对照）、原表插入 4 列分析（市场价区间/价格依据/风险预警/工艺完善）、价格比对阈值（±20% 异常 / ±40% 严重）。「先列标准工序再对比报价工艺说明，缺失即风险」的审核逻辑，以及「关注排除条款（不包含/另计）是增项伏笔」的提醒，都是真懂装修报价的人写出来的。对做报价审核、清单比价的人几乎是照搬可用。
专业硬核的 FDM 3D 打印故障诊断工具，基于拓竹 Bambu Lab 官方 Wiki 和实战案例。10 大缺陷知识库（翘边/拉丝/炒面/悬垂/缺料/粘嘴/层裂/接缝/顶层/堵头）每个都给出按概率排序的成因、具体到数值的参数建议（回抽 0.4-1.0mm、PA 校准 PLA 0.020-0.025、床温分耗材表）。最值钱的是诊断方法论：「单侧问题不是参数问题」——先定位缺陷维度（全盘均匀 vs 单侧局部 vs 单层突变）再排查，避免了「一上来就调参」的常见错误。「一次只改一个参数」+「先排除非参数因素」的通用原则也专业。参数建议具体、可操作，不是空话。
小红书种草文案的模板化生成器：5 角度标题、正文四段结构（引入/种草/升华/互动）、标签和配图流程都有，示例也完整。但整套话术腔（「谁懂啊家人们」「绝绝子」「挖到宝了」）是典型的营销号套路，格调偏低，且标题结构、emoji 用法都是可被平台反作弊识别的批量味。依赖 image_gen 技能出图，链路有外部依赖。作为了解小红书爆款套路的入门参考尚可，作为长期内容生产力工具价值有限。
真正抓住 PPT 本质的方法论——「PPT 是『想』出来的不是『生成』出来的」。三步前置（定类型→盘素材→追问给谁看/要什么决定）+ 观点句标题 + 故事线连读检验，把最容易被跳过的思考环节做成强制节点。三条铁律尤其值钱：数据必须带出处禁止编造、真图表禁贴图禁装饰性伪图表、版式硬规范（字号层级/配色/留白），句句打在 AI 做汇报材料的命门上。经验库「读在前写在后」的自迭代机制也让它越用越准。对重视 PPT 视觉与数据严谨度的人是难得的「思考层」工具。
采购供应链领域的专业级技能，23 类表结构 + 供应商五级分级（S/A/B/C/D）+ 物料三维分类（ABC 帕累托 + 卡拉杰克矩阵 + 公司级重点）讲得很实。真正的含金量在于融合了 SCMP/CPPM 认证知识体系：供应链风险三维评估（借鉴 FMEA 的概率×影响×可检测性）、卡拉杰克四象限落地动作、需求预测滚动加权、CPPM 谈判五阶段与合规「三道防线」，还对应 ISO 9001/20400、COSO、SCOR 标准。数据迁移策略、部门协作 SOP、常见坑点（关联字段失效、公式性能瓶颈、编号冲突）都是实操经验，不是纸上谈兵。做采购数字化/飞书多维表格的人几乎可以照着搭。
专业且紧跟中国 AI 监管：八大制度模块（使用管理/数据安全/伦理审查/生成内容标识/算法评估/员工行为准则/供应商管理/应急响应）覆盖齐全，法规引用准确（生成式 AI 办法、数据安全法、个保法、网安法、深度合成规定、科技伦理审查办法），规模×行业双维适配（金融强化风控报送、医疗强化隐私、教育强化未成年人保护），免责声明（需法律顾问审核）也到位。对要做 AI 合规制度的企业是可用的起点，缺点是内容靠模板参数化生成，深度依赖企业自行填充。
「指令复述确认」这个交互机制是亮点——像员工一样复述理解、等确认再执行，确实能降低「帮我整理下这个表」这类模糊指令跑偏的概率。11 个模块覆盖面广，版本历史自动备份也是加分项。但硬伤是它自身不处理 Excel：步骤 0 就要求先加载 excel_master 技能，图表还要再挂 echart 技能，本质是个依赖多技能编排的「壳」，能力链路脆弱（任一依赖技能缺失就断）。对已有 excel_master 的用户是合格的交互增强层，否则不可用。
文档润色 + 数据看板双能力，覆盖央国企 7 大高频场景，受众适配（领导结论先行/同事可展开/外部正式脱敏）和 5 种写作方法论（STAR/金字塔/PREP/5W2H/PDCA）都到位。工程细节考究：高亮对比 HTML（红删除线+绿高亮）、13 项交互看板、输入输出 Schema、异常降级表、验收标准齐备。两点提示：数据看板依赖 ECharts/Mermaid 公开 CDN（平台标 warning_checked，离线场景图表会挂）；润色的「口语化→规范」示例略机械。整体是央国企文档场景的合格生产力工具。
「品牌在 AI 搜索引擎里的可见度」这个诊断场景选得新。工程化到位：diagnosis.py 算 4 大 GEO 指标 + SOV、dashboard.py 出 SVG 环形图 HTML 报告，7 步流程清晰，平台分类规则（按域名）、情感判断标准、JSON schema 都写明了。短板是底层依赖 Agent 的 search_web 搜索，可见度、情感这些指标的客观性受搜索质量影响大，「零 API Key 开箱即用」的代价是结论偏软。平台也标了疑似重复。作为轻量诊断报告工具够用。
定位清晰的娱乐向性格测评（MBTI 替代版）。交互设计认真：一次一题、绝不替用户选、不跳过、必须调用 calculate_scores 而非凭感觉判断，边界情况（中途退出/无效答案/质疑题目/「准不准」）都处理得体，对「准不准」的诚实回应（参考性非绝对标签）值得肯定。但本质是 15 题自陈问卷，无信效度验证，8 种动物画像缺乏科学依据，职业/专业建议只能当娱乐参考。设计用心，价值有限。
把力诺集团验证过的企业宣传范式提炼得相当完整：对仗标题公式、六类稿件模板（培训/经营会/活动/喜报/人物）、分号串联法、开篇定调、战略回扣，广告法合规自查表（绝对化用语替换方案）也实用。作为「企业宣传稿」这一特定文体，这些确实是行业通行打法，方法论沉淀到位。唯一要提醒的是：这套腔调（对仗标题、击鼓催征、奋楫扬帆、锚定赋能）高度套路化，用于对外宣传尚可，若照搬进内部汇报会显得空。用的人要有选择。
8 大模块覆盖训练计划/配速计算/心率区间/赛事备战/伤病预防/交叉训练/营养/日志，专业性过关：周期化理论五阶段、10% 递增原则、Jack Daniels VDOT 配速公式、Karvonen 储备心率法、Taper 减量 40-60% 都有依据，输出格式清晰。缺一个致命细节——没有最大心率/静息心率的获取方式说明（实测 vs 年龄公式 220-年龄的局限），且后半段安全声明照搬「四维风险均不涉及」的注水套话。整体是可用的训练规划技能。
会议纪要里少见地认真：全量阅读不跳读、按发言者提取「说了什么/想说什么/没说什么/情绪信号」、会议性质四分类（复盘/共识推进/战略/其他）各自配模板、RACI 矩阵标准清晰、「归因于机制不归因于人」的分寸感到位，多人共用麦克风的发言者归因问题也有专门处理。两点提醒：第七步「情报入库」会自动写入另一个技能（职场人际情报局）的情报库，跨技能耦合且涉及对他人「言外之意/隐性信号」的推断，有职场伦理边界，使用时需克制；平台也标了疑似重复。
实战派的抖音店铺运营方法论：「先货到方向、最便宜的方法试错」的哲学贯穿始终，八个关键动作（选品/主平台/内容反推产品/一场景一链接/SKU优化/短视频/直播/放大）环环相扣，7 天数据筛选节奏表、每日复盘三法（没信号停/有点击没成交改/赚钱补）、「一条链接只讲一个购买理由」、合规踩坑提醒（玄学承诺/夸大效果/图货不符）都有真东西。不是话术堆砌，是可执行的操作体系，比同批的销售/电商模板技能扎实得多。
有原创思想：把「我觉得自己怎样」升级为「数据证明我怎样」，五步通用流程（维度→问卷→参数→函数→策略）可以套用到任意个人维度。内置专注/学习/精力/决策四维，每维都有问卷、映射表、加权公式（D/E/P/Q 值）和 if-then 策略，边界情况处理细致（维度冲突时以生理节律优先、允许「不确定」选项）。有科学免责声明（启发式模型非医学诊断）。作为「量化自我」的模板，设计得很完整，缺点是公式权重偏主观、需要用户自己校准。
8 大模块（时间轴/费用估算/公司比价/水电煤过户/新居验收/打包指南/断舍离/布局规划）覆盖搬家全链路，验收要点按空间分类、标签系统（颜色+编号+优先级）、断舍离四象限决策标准都很实用，可直接执行。小瑕疵是后半段安全声明占了约三分之一篇幅，四维风险全是「不涉及」的注水式套话，反而稀释了正文的信息密度。瑕不掩瑜，是实用的生活场景技能。
视角稀缺的原创技能：不教「怎么做」，专治「为什么你的解决方案让事情更糟」。过矫公式（R=αI-βI²-γI³ + 最优干预点 I*=α/2β）给出量化锚点，过矫五型（过度处置/刚性应对/短期修复/头痛医头/一刀切）都有真实案例支撑，预警信号清单和纠偏六路径（减量提效/分层干预/以退为进）可直接对照。评测用例也设计得认真（含边界用例「不要被引导到完全取消管理」）。公式是启发式简化模型、不是严格理论，但作为管理诊断的思维框架，价值很高。
本质是一张《方剂学》教材的分类目录：把 21 类方剂（解表/泻下/和解/清热/补益/理气/理血/祛湿/祛痰…）的方名全部罗列了一遍，但没有任何方剂的组成、剂量、功效、方解等实际数据，也没有数据文件或脚本。查询时完全依赖 LLM 的记忆来补全，输出质量不可控。与站内另外两个方剂技能（64 首数据版、经方学习版）相比，这个既没有结构化数据、也没有方法论，只剩一张索引表，信息量和可复用性都最低。
这批里最专业的汇报类技能，真正的工程化产物。固定交付契约（可编辑 PPTX + GB/T 9704 公文版式 DOCX）一步到位；证据账与冲突账（S001/C001/D001 编号、来源冲突并列不静默选边）；统一中间清单 briefing-manifest.json 作为唯一内容源，避免两份文件人工对不齐；结构/视觉/内容三重验收；降级与拒绝条件（无材料不编结论、涉密不进样例、不冒充正式公文）把责任边界划得很清楚。这套「单一事实源 + 强制回源 + 双重验收」的方法论，比站内大多数只会喊口号的汇报技能高出不止一个档次。
U2Net 人像抠图，五档模型选择表（通用/人像专用/复杂场景/轻量/动漫）讲清了各自适用场景，Alpha Matting 后处理、背景颜色填充、单张/文件夹/zip 批量三种模式、输出命名规则都写清楚了，注意事项（首跑下载 170MB 模型、PNG 体积变大、仅支持人像）也坦诚。是一个可落地、参数说明充分的图像处理技能，唯一依赖是首次模型下载和本地算力。
这批里最硬核的一个，真正的「数据+脚本+判定口径」工程化技能：基于 GB50736-2012 附录 A 的 298 台站气象参数数据库，六步审查链路完整，判定口径明确（数值零容差、海拔→气压工程容差 ±10hPa、台站海拔差 >300m 需修正），空调/通风/采暖三清单必查项和智能判断逻辑（正文剔除书名号避免误判）都很考究。参数别名归一化、报告六章节对照格式、docx/html/md 多格式输出，是可落地的审查工具。对暖通施工图审查场景价值很高，方法论和口径的严谨程度显著高于站内平均。
职场写作类的高质量作品：五大核心原则（对象意识/结论先行/具体胜过空泛/行动导向/篇幅服从场景）、语气控制矩阵（对上级/平级/下级/对外 × 四类场景）、输出前质检清单、七条写作禁忌，都有实际指导价值。7 个 references 文件承载 50+ 子类型模板，SKILL.md 只做调度不臃肿。对日常要写汇报、邮件、纪要的人几乎即开即用，是这批里最实用的通用写作技能。
销售全流程覆盖（画像/话术/异议处理/谈判/成交/复盘/行业方案），异议处理库给出「错误回应 vs 三种正确回应 + 逻辑原理 + 跟进建议」，输出格式完整，可直接套用。但几个明显问题：SKILL.md 无 frontmatter（缺 name/description 元数据，影响平台触发与识别）；宣称「覆盖 99% 常见抗拒点」是拍脑袋数字；全文纯描述、无脚本无方法引用。内容本身是销售话术的合格模板，但包装话术略浮夸。
经方学习类里做得较专业的一个：五大模块（方剂查询/方解分析/辨证辅助/经典阅读/医案学习）路由清晰，知识库文件拆分合理（伤寒论 398 条、六经辨证规则、医案集），输出规范要求引用条文编号、汉代度量衡与现代换算对照、专业术语白话解释。最难得的是「知识边界」一节——明确温病学派方剂（银翘散等）不在范围内、建议另寻资料，这份克制比很多什么都想覆盖的中医技能强。安全声明到位。
官媒三梯队识别（新华社/人民日报/央视→中新网/光明日报→省级党媒）、重要性与热度双维判断表格、结构化表格输出，判断标准写得具体可执行，是纯提示词型技能里做得比较扎实的。但无脚本、无数据资产，完全靠 LLM 推理，效果取决于模型能力；且平台标记 safe_duplicate（疑似重复技能）。适合做「新闻筛选」的场景化模板，不适合当成稳定工具依赖。
六步标准流程（需求诊断→方法论选择→流程诊断→KPI 设计→报告生成→实施计划）框架清晰，方法论覆盖精益/六西格玛/TPM，配套 references 和模板资产齐全。但对制造业从业者而言，这个技能的真正价值在 references 里，SKILL.md 本身只是流程骨架，加载后仍依赖 Agent 自己去 references 里挖方法。通用咨询类技能的共性问题是「方法论清单式罗列、深度靠智能体发挥」，离「开箱即用」还差一层。
结构完整：64 首《方剂学》教材方剂数据、四种查询模式（方名/药物反查/分类/模糊）、教材格式输出模板、三个示例都写清楚了，且有医疗免责声明（不构成医疗建议）。依赖 query_formula.py + formula_data.json 的结构化数据是合理做法，别名查询（金匮肾气丸→肾气丸）和模糊匹配（承气→大/小/调胃承气汤）这些细节说明作者对领域是真懂。短板是数据量仅 64 首、与站内同类经方技能（杏林拾方）定位重叠，且中医药内容天然有合规边界。
简历筛选的功能设计完整（深度解析、人岗匹配、风险预警、批量筛选、人才画像），输出模板也给了，风险预警维度（职业断层、频繁跳槽、时间线矛盾）有实际价值。但几个问题：SKILL.md 缺少 frontmatter（无 name/description 元数据，影响平台识别和触发）；标题与描述不一致（「简历技能Pro版」vs「智能简历筛选Pro」）；全文是功能描述，没有可执行脚本或方法引用；「减少人工筛选时间 80%+」这类量化宣传无依据。方向对，落地虚。
功能覆盖润色、AI 痕迹检测、可读性评分、引用格式化四块，参数和示例都写得清楚，注意事项也坦诚（同义词库仅约 50 词、AI 检测是启发式规则非模型、评分仅供参考）。但两个硬伤：一是「降低 AI 痕迹/相似度」用同义词 30% 随机替换 + 句式 35% 重组，这种机械替换对学术写作是负优化，可能反而破坏术语准确性；二是启发式 AI 检测的可靠性很低，宣称「AI 痕迹检测」容易误导。作为轻量润色辅助尚可，作为学术降重工具不可信。
这批里最扎实的一个。52 周周历规则、A5 横向排版、公历+农历+节气标注、照片不足/超出的降级处理都写清楚了，输入输出和执行流程明确，异常处理完整（照片数不足、超 52 张、格式不支持）。依赖 references/holidays.py 维护节假日数据是合理做法。小遗憾是节气/节假日数据需自行维护、存在更新成本，且依赖图片处理库，但对「照片做日历」这个明确场景，可落地性已经很高。
这批里专业度最高的一个，真正的PE/VC尽调方法论沉淀。三条商业公理（回报=价值创造+估值变化、价值创造三源头、竞争性解释）作为推导起点，6层论证架构（主题识别→商业本质→市场动力学→竞争地位→财务预测→价值创造→估值与风险）环环相扣；7种投资主题、Cost Sharing×Customer Sharing矩阵、driver tree、Porter五力、KPC/NPS、Revenue Bridge、EBITDA Driver Cascade、三情景建模，都是咨询/投行标准打法，不是空话。最见功力两处：一是估值分析的「数据校验刚性约束」（市值时点一致性、PE类型标注），直击AI做财务分析最常犯的跨时点乱配市值与预测的错误；二是「数据贫乏环境DD方法」（GDP类比法、500+一手访谈），是新兴市场实操经验。6个references共2100多行，含完整模板与案例。短板：纯框架型、无脚本，落地依赖Agent的数据获取与建模能力，对普通用户门槛高。对做投资分析/尽调的人价值很高。
场景设计认真（全景体检/潜台词透视两场景、输出结构固定、交互有引导），安全红线到位（自残→强制心理热线、PUA→红灯避险提示），这两点是加分项。但核心问题在方法论的可靠性：单凭几段聊天记录就「预判」双方MBTI和依恋类型、给情绪打0-100分、「能量场量化」，在心理学上缺乏可验证依据，MBTI本身信效度就存疑，把科普标签包装成「诊疗/诊断」有误导风险；「博弈论/神经生物学」是唬人的学科包装，实际没有可执行的分析方法支撑。三阶回复（共情/推拉/立界限）本质是关系操控话术，边界需自重。纯提示词型、无数据无脚本，输出质量完全取决于模型。作为娱乐化「读心」参考尚可，当正经关系诊断工具不可信。
营销活动策划类里做得扎实的一个。六条核心原则（主题大于折扣、三限制制造紧迫感、全渠道协同、活动后48小时跟进）有真方法论，不是话术堆砌；六步工作流从目标诊断到执行复盘闭环完整，目标-玩法-指标对照表让拉新/促活/提客单/清库存各有明确策略。7个references共1300多行，促销玩法库有具体参数（满减门槛设在客单价120%-150%、秒杀单品不超5分钟），不是空壳罗列。合规意识到位：写作禁忌明确点出价格法（原价须7天内成交最低价）、广告法极限词、合同违法行为监督处理办法，这是多数营销技能缺的。短板：主题和话术高度套路化（对仗、紧迫感三件套），本质仍是模板复用、稀缺性低，且无脚本、依赖Agent生成。对实体店主和电商运营是即开即用的工具箱，价值实在。
这个技能本质是一段「网页自动化」的行为描述，没有任何可执行的脚本、浏览器驱动或工具引用，通篇是「启动浏览器→执行操作→异常处理」的流程说明。作为 Skill 它缺少落地能力，加载后 Agent 仍需自带浏览器工具才能执行。而且平台安全检测标记为 unsafe_checked，更需谨慎。唯一可取的是护栏意识（遵守 robots.txt、遇验证码停止），但这些写在任何自动化技能里都成立。
第四个同款模板技能。宣称支持 4 种标题风格、5 点描述、详情页 6 段式大纲、5 平台适配，但全都是名词罗列，没有每种风格的具体写法、没有平台之间的文案差异对比。亚马逊 vs 淘宝 vs TikTok Shop 的文案风格差异恰恰是「多平台适配」的核心价值所在，若只停留在「5 平台适配指南」这个标题，等于没写。
第三个同款模板技能，核心功能还是清单一列。宣称「覆盖选品到上架到运营的完整链路」，但 SKILL.md 里既没有选品判断标准、也没有 Listing 优化要点、更没有利润测算口径。三个亚马逊技能（客服/工具箱/全链路）功能高度重叠、内容结构完全一致，明显是批量产物。建议合并成一个技能并把方法论写透，而不是拆成三个空壳。
又一个 24 行模板化技能，与同作者的亚马逊系列共用一套骨架（「纯 Python 标准库、零积分消耗」是复制粘贴）。宣称 4 个功能，但汇率换算用什么数据源、Listing 质量评分 7 维度具体是哪 7 维、运费估算的公式和参数，SKILL.md 全都没写。功能清单式罗列，缺乏可操作的方法论，Agent 无法据此做出可靠判断。作为工具箱，最大的问题是工具本身不可见。
SKILL.md 只有 23 行，宣称「内置 8+ 专业模板、覆盖 5 大场景」，但正文既没有模板正文、也没有每个场景的处理逻辑，所有知识都堆在 main.py 里。对 Agent 来说，加载这个技能后唯一能做的就是「去跑脚本」，拿不到可复用的客服话术方法论。纯 Python 标准库、零积分消耗是优点，但零依赖不等于有价值。建议把差评回复、退货、A-to-Z 索赔的差异化处理要点写进 SKILL.md 正文，否则名不副实。
这个技能把 Excel 数据分析拆成文档解析、数据验证、报告生成三个阶段，用 TodoList 六步协调，流程清晰、可追溯。JSON 五重验证（格式/字段/类型/逻辑/非空）是亮点，出错时能降级为文字描述而非硬编码。但有两个硬伤：一是图表依赖第三方 QuickChart，把 Excel 字段拼进 URL 有数据外泄风险（平台安全报告已标 MEDIUM）；二是与站内智能数据洞察助手核心功能重复度达 90%，稀缺性不足。适合需要结构化、可复现分析流程的场景，介意数据出域的用户需谨慎。
在AI生图提示词类技能普遍还在堆'8K、杰作、大师级'的时候，这个技能明确禁用空泛提质词，转而用'连续性圣经'解决多镜头生图最痛的角色漂移问题——一句话角色锚点模板（姓名+骨相+发型+服装层级+标志道具）要求跨镜头逐字复用，这是实践里真正有效的土办法。情绪→焦段/构图/景深映射表、主色55-70%辅助色20-35%的配比约束、按人物/环境/光线/材质分类的负面约束库、交付前逐项QC清单，整套方法论有明显的实拍分镜专业背景，references里还配了色彩系统和题材预设。短板是纯方法论无脚本，最终效果受生图模型能力制约，且400字提示词对弱模型可能过载。同类技能里罕见的深度。
流程设计清晰：7项诊断（冗余客套、模糊描述、缺边界等）→优化重写→Token估算→P1-P4复杂度分级配预算→输出格式推荐，五步走完确实能把啰嗦Prompt压瘦，示例里'尽可能详细'改成'≤300 token'这类量化替换是有效的。但两处硬伤压低了分数：一是Token估算用'中文1字≈1.5token'的粗略系数而非真实tokenizer（tiktoken零依赖版并不难集成），'节省47%'这种精确到个位的百分比建立在粗估之上，有伪精确嫌疑；二是核心方法论（去客套、结构化、加格式约束）是提示词工程常识，主流模型本身就会，技能提供的增量主要是把它流程化和表格化。轻量好用，但可替代性强。
一个高度定制化的客服团队人效统计工具：326行脚本实现在线时长区间判定工时（4-7h计4h、8-11h计8h、12-15h计11.5h）、培训时长三档取整、8h人效=ceil(接待量/(总工时-培训工时)*8)，规则确定、结果可复现，比让模型直接算Excel可靠得多。列名映射、--override单人工时覆盖、外部名单替换等参数设计也考虑周全。但问题同样明显：内置28人名单、硬编码过滤'组长郭旭'，工时档位规则都是某一家公司的内部约定，其他团队拿来必须改脚本才能用——这更像作者把自家日报流程搬上了平台，作为公共技能的可迁移性弱。适合参考其参数化设计思路，直接复用场景很窄。
这是评测的几个技能里工程完成度最高的：421行的构图线绘制脚本覆盖三分法、对角线、黄金分割等12种可标注手法，384行PDF导出脚本，外加15张自带的经典构图参考图（天坛对称、S形公路等），下载即用不依赖外部资源。'在原图上叠加构图线'把抽象的构图理论变成了可视化证据，这是纯文字点评做不到的。局限也真实存在：triangle/guide/frame等需要坐标的线条依赖模型视觉定位精度，坐标偏一点标注就失真；多平台发布建议（小红书3:4、抖音9:16）偏通用模板，针对性弱于构图分析主体。给摄影学习者和内容创作者用，价值明确。
把汪涛《营销战略与管理》EMBA课程完整消化成了三种工作模式：构建（六步出方案）、诊断（8板块32项整改清单+90天Top10任务）、知识调用（是什么→怎么用→金句→案例四段式）。知识密度是同类营销技能里少见的：客户四重价值、松下三型定价锚定实验、价格敏感性10大效应都给到了可执行颗粒度，且明确要求'不编造数据、假设明说'，这条输出规范很加分。短板有二：一是纯提示词技能，无任何脚本或量化工具，PEST/五力分析仍靠模型泛化能力兜底；二是知识源头单一，案例（亚朵、比亚迪车险等）有时效风险，缺少更新机制。对需要系统化营销框架而非零散建议的用户，实用性扎实。
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