研究自动化
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一个结构化的提示工程框架,能将随意输入转换为包含角色、背景、任务、格式及防护机制的专业模块化提示词。
执行自动化视觉回归测试,通过将 UI 截图与基准图像进行比较,识别布局位移、色彩变化及渲染回归问题。
通过 Model Context Protocol 自动化 Adobe After Effects。管理合成、图层、关键帧、效果和表达式,适用于动态图形、标题卡和标志动画制作。
一套基于阶段驱动的AI写作工作流,专为结构化、可重复、可追溯的深度长文创作而设计,强调人机协作与流程控制。
直接将 YouTube 视频字幕或逐字稿提取并保存为本地文本文件,支持 yt-dlp 快速提取与浏览器自动化。
使用 git worktrees 管理隔离的 LlamaFarm 开发环境,实现并行代理会话与服务测试。
撰写并格式化科学论文。支持 IMRAD 结构、常见引用格式(APA, AMA, Vancouver)及标准报告规范(CONSORT, STROBE, PRISMA)。
使用 Chrome DevTools MCP 和 AI 视觉模型进行 UI 测试、设计一致性验证及浏览器调试。
为英文文本提供精确、简洁的修改建议与语法润饰,且不对原文进行全面重写。
通过 llms.txt、MCP 搜索与智能解析策略,有效率地读取并导航外部技术文档。
采用 Apple Keynote 原则与双栏 AV 脚本格式的 MYCURE 视频剧本写作与制作方法。适用于产品演示、教学视频及解说内容。