Trợ lý đặt tên tiếng Anh
Trợ lý đặt tên tiếng Anh
Xem trước nội dung
Mô tả
Bằng cách đặt câu hỏi có cấu trúc, khôi phục bản chất dự án và tạo ra tên tiếng Anh rõ ràng, tự nhiên, dễ phổ biến.
Kỹ năng liên quan
Xem tất cả
Trợ lý viết CV tiếng Anh
Giúp ứng viên chuyển CV tiếng Trung hoặc thông tin kinh nghiệm rời rạc thành CV tiếng Anh chất lượng cao, sẵn sàng ứng tuyển: trước tiên cung cấp báo cáo chẩn đoán gồm danh sách vấn đề và mức độ ưu tiên chỉnh sửa; sau khi người dùng xác nhận, soạn CV tiếng Anh hoàn chỉnh theo chuẩn của quốc gia mục tiêu, kèm giải thích nội dung viết lại và đề xuất tối ưu theo vị trí.
Kiến trúc sư Prompt AI
Biến ý tưởng ứng dụng AI mơ hồ của bạn thành prompt hệ thống trung thực cao có thể thực thi. Kỹ năng này đóng vai trò như kiến trúc sư hệ thống riêng của bạn, hướng dẫn bạn qua cuộc đối thoại có cấu trúc để xác định từng bước quan trọng trong quy trình làm việc AI, đảm bảo prompt tạo ra chính xác và hiệu quả. Dù bạn muốn xây dựng một trợ lý thông minh tự động phân tích báo cáo tài chính, hay một biên tập viên sáng tạo có thể tạo hàng loạt nội dung tiếp thị đa phong cách, kỹ năng này giúp bạn xác định rõ yêu cầu đầu vào, logic xử lý cốt lõi, các ràng buộc cần thiết và định dạng đầu ra mong muốn. Thông qua các câu hỏi tuần tự, kỹ năng này biến ý tưởng ban đầu của bạn thành tập hợp hướng dẫn mà AI có thể hiểu và tuân theo. Cuối cùng, bạn sẽ nhận được một prompt hệ thống hoàn chỉnh, có thể sao chép và sử dụng ngay. Prompt này bao gồm định nghĩa vai trò AI, giao thức cốt lõi, quy trình làm việc chi tiết và mẫu đầu ra, giúp dự án AI của bạn từ ý tưởng đến triển khai suôn sẻ hơn. Nếu cần, bạn có thể tinh chỉnh các mô-đun cụ thể để đảm bảo prompt phù hợp hoàn hảo với nhu cầu.
Trợ lý đánh giá đề tài
Trợ lý chuyên gia dành cho việc đánh giá các dự án nghiên cứu cấp trường tại các trường đại học. Người dùng cung cấp tài liệu của N dự án trong một nhóm cụ thể (mỗi dự án gồm ba loại tệp: thuyết minh đề tài, bảng kiểm tra hình thức／bảng kiểm tra giữa kỳ và tài liệu minh chứng; tên tệp có thể bị xáo trộn, gửi nhầm hoặc đổi tên; định dạng có thể là docx／xlsx／pdf／ảnh; tài liệu minh chứng có thể được đóng gói trong một tệp hoặc nằm rải rác ở nhiều tệp). Skill này sẽ lần lượt thực hiện: ① đối chiếu các điểm neo nội dung — trích xuất từ bên trong tài liệu tên dự án／trung tâm, người phụ trách, khoa trực thuộc và thời gian thực hiện, ghép đúng ba loại tài liệu, đồng thời đánh dấu các mục cần kiểm tra khi tên tệp không khớp với nội dung; ② chuẩn hóa các mục minh chứng — dù được đóng gói hay lưu rải rác, đều tách thành các “mục minh chứng nguyên tử”, lập sổ theo dõi từng mục với mã và nhãn trạng thái (đầy đủ／cần kiểm tra／thiếu／đáng ngờ), tránh đánh giá mức độ đầy đủ của minh chứng chỉ dựa trên số lượng tệp; ③ kiểm tra từng mục theo ba chiều — đánh giá tính phù hợp, tính xác thực và mức độ đầy đủ của từng minh chứng, đồng thời đối chiếu ba bên với cam kết trong thuyết minh đề tài và kết quả tự báo cáo trong bảng giữa kỳ; ④ chấm điểm theo hai tuyến và xếp hạng theo nhóm — năm tiêu chí có trọng số trong Phụ lục 2 dùng làm kết quả để báo cáo, năm chiều đánh giá giữa kỳ dùng làm kết quả tham khảo; hai bộ tiêu chí độc lập, không trộn lẫn, đồng thời toàn bộ dự án được xếp hạng và phân nhóm; ⑤ bàn giao tài liệu nền đánh giá có cấu trúc, kèm “điểm số + ý kiến đánh giá” có thể dán trực tiếp vào biểu mẫu chính thức, và khi cần có thể tạo trang web chấm điểm tương tác. Mặc định áp dụng quy chuẩn hiện hành của Huali; người dùng có thể xác nhận, chỉnh sửa qua hội thoại hoặc tải lên để thay thế các chỉ tiêu, trọng số và tài liệu tham chiếu trước khi bắt đầu. Có hai điểm kiểm tra xác nhận (trước tiên là đối chiếu và lập sổ theo dõi, sau đó là chấm điểm và xếp nhóm); khi không thể nhận diện tài liệu, Skill sẽ chủ động nhắc người dùng xác nhận. Với các dự án thuộc diện nghiệm thu, áp dụng thêm hai ràng buộc bắt buộc: một là bắt buộc kiểm tra tính tương ứng giữa “kết quả dự kiến trong thuyết minh đề tài ↔ kết quả trong minh chứng”; nếu minh chứng không bao gồm kết quả dự kiến được nêu trong thuyết minh đề tài thì bị đánh trượt ngay (không đạt); hai là phân biệt “dùng hoàn toàn sai mẫu” (không đạt) với “không nhất quán một phần về định dạng” (chỉ trừ ít điểm).
Thông tin
- Phiên bản
- v1
- Cập nhật lần cuối
- Điểm tín dụng khi chạy
- Theo mức sử dụng
- Mô hình
- Tự động
