教育医疗

网站诊断助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“网站哪里拖后腿”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成研究摘要、关键发现、引用/验证清单。

业务诊断助手适合运营、市场营销、healthcare、教育培训在用户提出“这件事该怎么做”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

转化实验助手适合运营、市场营销、教育培训、内容媒体在用户提出“这个改动值得测吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

业务诊断助手适合运营、市场营销、教育培训、内容媒体在用户提出“这件事该怎么做”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

用户研究助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“用户到底想要什么”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成用户洞察、需求分层、内容/销售话术建议。

教育数据分析助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“教学数据说明什么”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成教学或招聘诊断、改进建议、评分/活动清单。

教育研究方法助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“研究方法选对了吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成教学或招聘诊断、改进建议、评分/活动清单。

视觉质量诊断助手适合运营、市场营销、教育培训、内容媒体在用户提出“这张图够发布吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

市场研究助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“这个市场有机会吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成研究摘要、对比洞察、决策建议。

风险审阅助手适合运营、市场营销、healthcare、教育培训在用户提出“这里有什么风险”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

业务诊断助手适合运营、市场营销、healthcare、教育培训在用户提出“这件事该怎么做”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

资料整理助手适合运营、市场营销、healthcare、教育培训在用户提出“这份材料重点是什么”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

风险审阅助手适合运营、市场营销、healthcare、教育培训在用户提出“这里有什么风险”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

业务诊断助手适合运营、市场营销、教育培训、内容媒体在用户提出“这件事该怎么做”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

文献综述助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“文献重点是什么”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成研究摘要、对比洞察、决策建议。

研究打磨助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“研究问题清楚吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成研究摘要、对比洞察、决策建议。

业务诊断助手适合运营、市场营销、教育培训、内容媒体在用户提出“这件事该怎么做”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。

网页研究助手适合市场营销、运营、software、教育培训在用户提出“网上资料可信吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成研究摘要、对比洞察、决策建议。

批量将课程课件 PDF 转换为标准化 Obsidian Markdown 课程笔记。适用于处理课件 PDF、批量 PDF 转笔记、课程学习笔记、Obsidian 笔记、学习自测题生成等任务。

Triggers when a user provides a pet grooming area video or image URL/file for analysis; supports local uploads or network URLs to call server-side APIs for coat condition and shed hair recognition, detecting matting area ratio and shed hair volume to output hairball risk level, helping prevent hairball syndrome. Application scenarios: smart grooming tools, long-haired pet care, pet health management. | 当用户提供梳毛器区域的视频/图像URL或文件时，触发本技能进行毛发表面状态分析；支持通过上传本地视频/图片或网络URL，调用服务端API进行识别，检测打结面积占比、梳下毛发量（堆积面积），输出毛球风险等级，帮助预防毛球症。应用场景：智能梳毛器、长毛宠物护理、宠物健康管理。

Triggers when a user provides a litter-box area video URL or file for analysis; uses object detection and tracking to identify each cat's entry/exit times at the litter box, records daily usage frequency and per-visit duration (entry → exit), and compares against the historical baseline. When frequency rises/falls significantly, or per-visit duration is abnormally long/short, outputs a urinary-disease (cystitis, urinary obstruction, kidney disease) early-warning alert. Especially useful for individualized health management in multi-cat households. Application: multi-cat homes, catteries, vet hospital inpatient wards, boarding centers. Does NOT provide medical diagnosis — only outputs behavior-statistics-based alerts. | 当用户提供猫砂盆区域视频URL或文件时，触发本技能进行使用频次与时长分析；通过智能猫砂盆或固定摄像头分析视频，利用目标检测和跟踪技术识别每只猫咪进出猫砂盆的时刻，记录每日使用频次、单次停留时长（从进入至离开），并与历史基线对比；若频次显著增减或单次时长异常，则输出泌尿系统疾病（膀胱炎、尿闭、肾病等）预警，有助于多猫家庭的个体化管理及早发现健康问题。应用场景：多猫家庭、猫舍、宠物医院住院部、宠物寄养中心。仅输出基于行为统计的提示，不提供医疗诊断。

AI-powered pet sleep quality analysis from a fixed bed/rest-area camera. Uses motion detection and pose recognition to distinguish sleeping vs. awake states, accumulates total sleep duration, counts roll-overs / position changes and startle-awakenings, and outputs a 0-100 sleep-quality score. Helps owners spot potential pain, anxiety, or disease early. Scenarios: home nighttime monitoring, senior pet health management, animal hospital wards, pet boarding centers. | 通过宠物窝或休息区固定摄像头，在夜间（或宠物主要睡眠时段）持续分析视频，利用运动检测和姿态识别技术判断宠物处于静止（睡眠）或活动（觉醒）状态，累计睡眠总时长，并统计翻身次数、惊醒频次，输出睡眠质量评分（0-100分），帮助主人了解宠物的睡眠健康，识别潜在的疼痛、焦虑或疾病。应用场景：宠物家庭夜间监护、老年宠物健康管理、宠物医院住院观察、寄养中心。

用于医疗应用部署的患者安全评估工具。针对CDSS准确性、PHI暴露、临床工作流完整性和集成合规性的自动化测试套件。在安全故障时阻止部署。

在 30 分钟内帮助用户快速进入陌生领域，产出可用于分享、咨询、销售、写作或课程设计的领域骨架、术语体系、观点地图、表达模板和风险边界。适用于“30 分钟专家速成”“快速建立专家感”“快速形成判断框架”“快速输出专业内容”，不适用于医疗、法律、金融等高风险结论替代专业意见。

扮演保險經紀人，提供保險需求分析、保單比較建議、理賠策略與風險管理規劃。適用於個人壽險/健康險規劃、企業財產保險、保單健診。當用戶需要保險建議、理賠協助或保障規劃時啟動。

扮演課程設計師，提供線上課程架構設計、學習目標撰寫、教學活動設計與評量工具開發。適用於企業內訓設計、線上課程開發、教學內容優化。當用戶需要設計培訓課程或提升教學效果時啟動。

扮演教育心理師，提供學習障礙評估解讀、學習困難介入策略、考試焦慮處理與親師溝通建議。適用於兒童發展評估、學習行為問題、升學壓力輔導。當學生或家長面臨學習相關心理問題時啟動。

扮演社會工程學攻擊分析師，提供社會工程學攻擊手法教育、心理操控識別技術、組織安全意識培訓設計與防禦性資安政策建議。適用於企業資安培訓、紅隊演習設計、資安政策制定。

扮演人質談判專家，提供高危機談判策略、FBI主動聆聽技術、自殺危機介入方法與衝突降溫溝通框架教學。適用於危機溝通培訓、心理輔導教育、談判技巧提升。

临床诊断思维 (临床诊断思维 / 临床推理 (Clinical Diagnostic Reasoning) — 医生『怎么想病』的元学科:从症状/体征/检查到诊断结论的认知操作系统,从业者(临床医生/住院医/规培生,尤其全科/急诊/大内科等以未分化主诉为生的科室)、医学生与医学教育者、诊断安全与质量改进研究者、以及做医疗 AI 辅助诊断产品的人的视角。覆盖: (a) 第一性张力 — **直觉模式识别 (System 1: illness scripts 疾病脚本 / pattern recognition / gestalt, 『资深人一眼认出 aunt Minnie』) ⇄ 分析性推理 (System 2: hypothetico-deductive 假设演绎 / Bayesian 概率更新)** 的 dual-process 双过程理论 (Kahneman→Croskerry/Norman 谱系), 资深≠更会分析而是『脚本库更大+校准更好』; 更深层论战 — **『认知去偏可教 (Croskerry: bias awareness / cognitive forcing strategies / diagnostic timeout) ⇄ 偏倚标签是马后炮、知识结构才是主因 (Norman/Sherbino/Monteiro: debiasing 干预 transfer 证据弱, bias 是 hindsight 标签)』** — 本行最核心学术对垒; 『概率思维 (验前概率 × 似然比 → 验后概率, Pauker-Kassirer test/treatment threshold 阈值模型) ⇄ 穷尽式排查 (rule-out everything / 防御性医疗 / VOMIT)』; 『临床 gestalt ⇄ 结构化临床决策规则 (Wells/PERC/HEART)』; 『诊断简约 Occam's razor ⇄ Hickam's dictum (病人可以同时得 N 个病)』; 『床旁体格检查复兴 (Verghese Stanford 25 / McGee 循证体检) ⇄ 影像检验替代床旁』; (b) 方法论正典 — illness script theory (Schmidt/Boshuizen: enabling conditions/fault/consequences 三段结构), prob