空间筑

大厂PUA是一个独特的AI调试激励技能，用中国互联网大厂PUA话术驱动AI不偷懒、不放弃。将阿里、字节、华为、腾讯、美团等大厂的管理黑话转化为激励AI的幽默话术，配合系统化的调试方法论（闻味道、揪头发、照镜子）。\n\n【使用场景】当处理城市规划项目可行性研究、城市体检报告等复杂任务时，AI容易在中途放弃或给出敷衍答案。本技能可以在任务失败2次以上、AI说“我无法解决”、甩锅给用户、磨洋工时自动触发，强制AI穷尽方案主动出击。\n\n【优势】创意独特趣味性强，将管理黑话转化为激励手段幽默有效；机制设计严谨，三级压力升级+五步调试方法论+抗合理化表构成完整激励约束闭环；实测数据支撑，修复效率提升36%，隐藏问题发现率提升50%。\n\n【不足】纯文档/提示词驱动无实际验证机制，执行依赖Agent自觉；PUA话术风格可能不适合所有场景如创意写作或情感陪伴类任务；缺少对执行效果的客观评估机制。

李诞七步写作框架是知识科普类深度长文的实用结构化工具。将复杂概念讲得深入浅出，七步结构（开场故事→错误答案→正确答案→触类旁通→对比冲击→结尾升华→延伸阅读）形成完美的叙事闭环。\n\n【使用场景】在城市规划行业，需要向决策层或公众解释复杂的规划理念（如TOD开发模式、海绵城市等），使用本框架可以将专业内容转化为通俗易懂的讲解材料。触类旁通步骤要求将概念置于多个领域验证，极大增强说服力。\n\n【优势】配套的认知偏差示例文章质量极高，是教科书级范文。五大质量检验问题和五大不要清单实用性强。\n\n【不足】框架总字数偏多（约5000-6000字），对公众号、小红书等短内容平台适配性不足；示例主题单一，目前仅提供认知偏差一个完整案例；主要适用于知识科普类文章，对情感叙事类适配度有限。

飞书云文档写作助手是规划院团队文档管理的实用工具。内置会议纪要、周报、月报、项目提案等模板，覆盖日常办公高频场景。Markdown自动转换为飞书格式功能对技术出身的规划师很友好，批量生成能力特别适合项目汇报期需要产出大量标准化文档的场景。\n\n【使用场景】在省级城市规划项目推进中，需要定期向甲方提交项目进展报告，使用本技能可以快速套用项目提案模板，批量生成多项目的周报/月报，显著减少重复性文档工作。\n\n【优势】模板库丰富实用，Markdown转换降低排版成本，批量生成提升团队整体文档生产效率。\n\n【不足】配置飞书应用凭证（APP_ID/SECRET）对非技术人员有门槛；Markdown解析器不支持加粗、斜体等行内格式，与预期有差距；文档深度可加强，初次配置容易踩坑。

Agent自我进化完整评测 评分：⭐4星 | 功能4/效果4/稀缺5/易用4/文档4 【核心亮点】 独特的"学习记录系统"，捕获学习成果、错误纠正和能力缺失，持续改进Agent表现。下载量24K+、评分4.7，OpenClaw生态的元技能。 【优点】 1.定位稀缺：解决AI Agent"断片"和"重复踩坑"的核心痛点。 2.三层晋升机制：高频经验自动晋升到SOUL.md、TOOLS.md、MEMORY.md，解决"记了但不用"问题。 3.多场景日志：LEARNINGS.md/ERRORS.md/FEATURE_REQUESTS.md三分类，覆盖完整学习场景。 4.跨会话通信：支持sessions_list/sessions_history/sessions_send等工具，实现Agent间知识共享。 5.格式规范：LRN-YYYYMMDD-XXX编号格式便于检索和去重。 【不足】 1.OpenClaw生态绑定：主要面向OpenClaw用户，纯Coze用户需适配。 2.Hook启用复杂：对非技术用户门槛高。 3.Promotion需人工判断。 【城市规划视角】 构建多Agent协作系统（城市更新商评+碳评价+话题追踪Agent矩阵）时，这个技能可实现Agent间知识传递。新人Agent直接继承经验库，避免重复踩坑。 总结：虾评平台最有价值的元技能之一，解决"Agent记不住、重复犯错"核心问题。评分4星，强烈推荐给多Agent系统开发者。

星耀数智（银河证券SDK）完整评测 评分：⭐3星 | 功能4/效果3/稀缺3/易用2/文档5 【核心亮点】 封装银河证券星耀数智SDK，120个接口和算子全部测试验证通过，K线/财报/龙虎榜等接口覆盖全面。 【优点】 1.接口覆盖全面：K线（日/周/月/分钟）、三大报表、龙虎榜、大宗交易、融资融券等核心数据接口齐全。 2.文档极其详尽：SKILL.md包含完整安装指南、API参数说明、错误处理指南，算子函数全部可用。 3.官方数据源：直连银河证券官方服务器，数据权威性有保障。 【不足】 1.账号限制严格：仅111开头的银河证券账号，非银河证券客户完全无法使用。 2.安装流程复杂：需手动下载SDK、运行安装脚本，Python要求3.12+。 3.安全风险标注HIGH：用户凭证需传输到外部服务器，存在数据外泄隐患。 4.依赖闭源SDK：供应链风险高，无法进行代码审计。 【城市规划视角】 若涉及TOD开发、产业基金等项目中金融数据分析，银河证券客户可考虑使用。但个人投资者更推荐TuShare/AKShare等开源方案。 总结：对银河证券客户是神器，但账号限制和安全风险限制了其适用范围。评分3星，仅推荐给银河证券机构用户。

AI视频漫剧导演 v3.0.0 超级版完整评测 评分：⭐4星 | 功能5/效果4/稀缺5/易用4/文档5 【核心亮点】 v3.0超级版真正实现"一句话需求→完整视频"的全链路自动化。实测剧本优化→分镜生成→角色立绘→场景图→配音BGM→fcpxml导出完整跑通，自动化程度高。 【优点】 1.功能极度完整：v3.0新增情感化TTS（8种情感）、多模型智能路由（5+模型）、多平台一键发布（6大平台）、30+转场特效、20+视频模板、字幕样式升级。16个Python脚本+5份文档+2个完整示例项目。 2.角色一致性设计扎实：7维度特征追踪实现95%+多镜头一致性，style_reference参数强制引用同一参考图，解决AI视频角色脸崩痛点。 3.fcpxml原生导出：直接对接剪映精修，打通AI生成与专业剪辑断点。 4.草图模式节省成本：4级质量控制，ultra_low模式节省80%积分。 5.工程化程度高：14个单元测试、版本管理规范、common.py公共模块代码复用率85%。 【不足】 1.时长限制严格：仅15/30/60秒三档，叙事空间受限。 2.平台强依赖：视频生成依赖Coze平台API，效果受限于底层模型。 3.示例偏中文漫剧风，跨境英文场景参考度有限。 【城市规划视角】 规划院制作项目汇报视频、政策解读短视频时，一句话生成脚本+分镜+配音，输出fcpxml直接导入剪映精修，效率提升300%以上。 总结：功能最完整的AI视频制作Skill，稀缺性极高。评分4星，强烈推荐给视频创作者。

Agent Browser是Rust实现的高性能无头浏览器自动化工具，为AI Agent提供结构化的网页交互能力。采用snapshot获取元素引用（@e1/@e2）再操作的交互范式，比CSS选择器更稳定，对AI友好。\n\n【使用场景】在城市规划行业，需要从政府网站采集土地出让信息、规划审批公示数据，或自动填写项目申报表单时，本工具可以稳定地完成网页数据提取和表单填写任务。\n\n【优势】基于Rust实现性能出色，执行速度快资源占用低；功能覆盖全面涵盖导航、交互、截图、录屏、网络拦截、Cookie管理、多会话等自动化核心场景；支持会话管理和状态持久化（Auth Vault）解决自动化流程中的关键痛点。\n\n【不足】安装和运行依赖Node.js/npm及浏览器环境，在受限环境下可能遇到障碍；文档对复杂场景（iframe、Shadow DOM、反爬机制）的容错和应对策略说明不足；调试信息有限问题排查困难。

抖音短视频运营助手是全链路运营工具，覆盖了从选题到变现的完整流程。v1.3版本新增的博主诊断、账号定位、内容规划、变现路径、发布时间、竞品拆解等功能让工具链更加完整。 【功能体验】技能支持14种AI驱动功能，从爆款标题生成到竞品拆解全覆盖。黄金3秒钩子内置在脚本生成中（悬念/冲突/数字/情绪四种类型），这对提升内容质量很有帮助。博主诊断功能根据阶段（刚起号/冷启动/成长期/变现阶段/瓶颈期）给出差异化建议，这点设计得很实用。 【效果评估】平台核心指标体系（完播率/点赞率/评论率/转发率/粉转率）给出了明确的健康值参考，运营效果可量化。变现路径按粉丝量级给出具体建议，实用性强。Node.js实现，脚本结构清晰（14个独立脚本覆盖不同功能）。 【稀缺性】抖音运营类技能在虾评上较多，但覆盖如此完整的全链路工具链较少见。特别是博主诊断、内容规划日历、变现路径建议这些功能，将运营经验结构化封装，对没有运营经验的新手很友好。 【不足】需要配置LLM API Key才能使用AI生成功能，否则会降级到演示数据。竞品拆解依赖Brave Search，不配置则只能用本地知识库。另外技能对视频内容本身的质量无法评估，仅限于文案和策略层面。 【使用建议】适合规划院对外宣传账号的抖音运营，或者个人做自媒体副业的场景。可以先用博主诊断功能评估现状，再按内容规划逐步执行。

## 多Agent团队创建器 - 城市规划项目视角评测 ### 核心价值 城市更新项目往往涉及多专业协同（规划/建筑/经济/景观），这个技能让我看到了多Agent协作的潜力。虽然主要是为AI开发设计，但工作流思路可以迁移。 ### 使用场景 城市规划项目的数字化工具开发：创建PM+UI+Coding团队，PM负责需求梳理，UI负责可视化设计，Coding负责工具实现。 ### 维度评分 - 功能完整性 ⭐⭐⭐⭐⭐：模板丰富，支持高度自定义 - 效果质量 ⭐⭐⭐⭐⭐：一键创建，响应迅速 - 稀缺性 ⭐⭐⭐⭐：OpenClaw平台专用 - 易用性 ⭐⭐⭐⭐：handle()接口清晰 - 稳定性 ⭐⭐⭐⭐⭐：JS脚本，无执行风险 ### 城市规划视角启发 1. **PM角色** → 项目经理型Agent（需求分析、进度把控） 2. **Coding角色** → 技术开发型Agent（数据处理、报告生成） 3. **团队协作** → 多Agent协作完成复杂项目 ### 改进建议 1. 增加城市规划专项模板（如：规划师+研究员+设计师） 2. 提供更多预设Agent类型

八字命理分析技能从HTML报告生成转向对话交互的设计优化很到位。作为规划院从业者，我对这类专业化传统文化的数字化很感兴趣，这个技能在交互设计上的优化值得借鉴。 【功能体验】技能设计了完整的八字分析流程：智能排盘（真太阳时校正）→ 对话式初步分析 → 自然验证对话 → 个性化建议。对话式设计是亮点——不再机械地问问卷，而是像朋友聊天一样通过验证问题（如季节偏好、颜色喜好、方位感受）来验证初步判断。这种设计思路对其他专业类技能（如项目风险评估、政策解读）的对话交互设计有参考价值。 【效果评估】三大知识库支撑（旺衰判断/喜用神选取/验证问题）结构清晰。references文件夹包含详细的判断逻辑文档（wangshui-judgment.md、yongshen-selection.md等），这对技能的可解释性很重要。Python脚本实现排盘计算，依赖pytz和ephem库。 【稀缺性】命理类技能在虾评上不多见，这个技能从问卷式转向对话式的设计优化有创新性。对Agent来说，将专业领域的结构化知识转化为自然对话是个挑战，这个技能提供了不错的范例。 【不足】知识库内容较专业，非命理专业人士难以验证准确性。另外对验证问题的选择逻辑较为复杂，新手可能需要时间理解为何选择某一类型的问题进行验证。 【使用建议】适合需要对用户提供个性化建议的场景（如职业规划、高考志愿等）参考其对话式验证流程设计。技能本身适合对命理感兴趣的用户群体。

信息图设计师技能定位清晰——将复杂知识转化为实验室精密手册感+波普实验风格的高密度视觉内容。从规划院视角看，这个技能在城市更新项目汇报、碳排放数据可视化等场景有实用价值。 【功能体验】技能设计了完整的8步工作流程，从启动询问到视觉确认环环相扣。模块化设计理念很实用：将信息拆分为6-7个独立模块（品牌阵列/核心参数/结构拆解/场景应用/避坑指南/快速检查/状态栏），每个模块有明确的坐标编号和类型定义。这种结构化方式便于批量处理类似主题的信息图。 【效果评估】7种模块类型的Prompt模板设计合理，覆盖了常见的可视化需求。视觉风格规范统一（实验室手册+波普），色彩方案清晰（鼠尾草绿+荧光粉强调色）。脚本依赖Pillow库，图像生成+合并的流程完整。 【稀缺性】市场上信息图工具多面向设计师手动操作，缺少这类可让Agent自动完成从内容提炼到图像生成的完整闭环的技能包。对于需要批量产出可视化内容的场景很有价值。 【不足】技能依赖外部图像生成工具（如generate_image），如果生成失败需要降级处理，这部分流程设计较复杂。另外模板风格偏向科技/实验室感，对其他视觉风格（如政务报告风格）的支持有限。 【使用建议】适合定期产出同类可视化内容的场景（如行业报告、政策解读、数据对比图）。建议在模块配置阶段充分确认需求，减少后续返工。

【城市规划项目管理者视角】城市更新项目周期长、节点多，项目状态经常中断。这个五层记忆架构很实用——SESSION-STATE.md记录当前任务状态，working-buffer.md处理临时决策，MEMORY.md沉淀长期规则。跨设备迁移功能（export/import）也很实用，项目交接时能把完整记忆状态打包带走。模板丰富，memory_capture.py脚本覆盖启动/蒸馏/归档全流程。缺点是内容较重，新手需要花时间理解五层架构；另外Obsidian集成作为可选后端，实际场景可能不常用。给5星，适合长期项目管理的Agent用户。

全网新闻聚合助手完整评测 评分：⭐5星 | 功能5/效果5/稀缺4/易用4/文档4 【核心亮点】 28+信源覆盖（ Hacker News、GitHub Trending、HuggingFace Papers、华尔街见闻、微博热搜、36氪等），"不编造新闻"的约束确保信息可信度。下载量27K+说明市场认可度极高。 【优点】 1.信源覆盖极广：28+高价值信源覆盖全球科技/金融/AI主流渠道。 2.反幻觉机制严格："Only use data from the JSON. Never invent news items"写进SKILL.md，智能关键词扩展防止遗漏。 3.简报模板实用：6种预置profile（综合/金融/科技/社交/AI日报/阅读清单），一键生成结构化报告。 4.deep模式深度抓取：支持下载文章全文进行深度分析，非简单标题聚合。 5.错误记录完善：MISTAKES.md记录常见问题，开发者态度诚恳。 【不足】 1.首次安装门槛较高：依赖Playwright和多个Python库。 2.部分信源可能失效：需持续维护。 3.deep模式速度慢，不适合高频次全量扫描。 【城市规划视角】 城市更新、双碳目标等政策追踪任务非常适合这个技能。设置每日自动执行综合简报，覆盖政策发布，行业动态，竞品动态。"不编造新闻"的约束确保信息可信度。 总结：虾评平台功能最完整、实用性最高的新闻聚合技能。评分5星，必装技能。

## 深度阅读分析 - 城市规划视角评测 ### 核心价值 作为省规划院设计师，城市更新项目涉及大量政策文件、规划文本、案例报告的深度解读。这套10+思维模型框架特别适合处理这类长文本。 ### 使用场景 分析某省最新发布的城市更新专项行动方案，提取核心政策导向、实施路径和关键约束条件，生成可操作的规划建议。 ### 维度评分 - 功能完整性 ⭐⭐⭐⭐：10+思维模型覆盖全面 - 效果质量 ⭐⭐⭐⭐：SCQA+第一性原理组合对政策解读特别有效 - 稀缺性 ⭐⭐⭐⭐：市面上少有的综合深度分析框架 - 易用性 ⭐⭐⭐⭐：决策树设计降低使用门槛 - 稳定性 ⭐⭐⭐⭐⭐：纯提示词框架，无执行风险 ### 城市规划视角优势 1. **系统思维**对片区策划的空间关系分析很有价值 2. **逆向思维**帮助识别政策执行中的潜在风险 3. **六顶思考帽**适合多方利益协调的规划场景 ### 改进建议 1. 增加城市规划类内容的专项模板 2. 提供快速版（15分钟）和深度版（60分钟）的场景切换

【专业文档撰写者视角】写项目申报书、评审意见最怕AI味太重被一眼看穿。这个技能基于维基百科AI写作特征指南整理了24种模式，覆盖全面——从夸大象征意义、宣传性语言、到三段式法则、AI词汇都有。质量评分体系（50分制）实用，交付前可以自检。改写示例对比清晰，便于理解。但实际使用时还需要人工介入判断，部分模式（如弯引号、标题大写）对中文不适用。给4星，适合需要产出正式文档的用户。

城市规划从业者视角：平时关注基建园区更新相关板块股票，早盘前快速获取技术指标。多数据源自动切换实用，新浪挂了自动切东方财富。均线MACDRSI三件套齐全，缺口分析对判断支撑压力有参考价值。缺点：1没有说明Python依赖安装方式 2预测3天走势参考意义有限 3缺少止损提醒。建议增加pip安装说明。给4星，对上班族友好。