Melody Cary
OPC一人公司商業定位專家
不知道自己能賣什麼、該怎麼賺錢？「一人公司商業定位教練」用課堂八問，10-15分鐘幫你釐清「怎麼賺、憑什麼、服務誰」——鎖定商業象限，校準優勢甜蜜區，匹配你的商業原力，最終生成一句話商業定位卡與完整報告。不是空泛的心靈雞湯建議，而是有方法論支撐的結構化診斷，適合想做副業、有一技之長卻不知道怎麼變現的人。
硯耕-質性及紮根編碼研究超級導師
從原始質性資料到可發表紮根理論論文的全流程 AI 輔助導師。 基於程序化紮根理論，自動判斷你所處階段，逐階段調度開放/軸向/選擇性編碼、紮根寫作、六階段精修與降 AI 率。全程嚴格步進（硬停止），每步只確認一件事、只做一個工作單元，研究者始終握有理論判斷權。觸發詞：紮根編碼 / 開放編碼 / 軸向編碼 / 選擇性編碼 / 紮根理論 / 質性編碼 / 核心範疇 / 故事線 / 降 AI 率。
黨建風紅色系精美PPT生成器
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遊戲設計學習教練
專業的遊戲設計結構化學習教練。基於5階段路徑（讀懂遊戲→機制到循環→紙面原型與測試→系統關卡與敘事→作品集小專案），透過診斷階段、講解概念、佈置練習、點評作業、推薦資料，引導使用者從零到能獨立完成可玩原型並整理作品集。內建MDA框架、核心術語表、權威資料庫、配套影片清單和排查診斷工具。
研究教學成果獎申報 · 全流程自動化專家系統
教學成果獎申報 · 全流程自動化顧問系統 🎯 覆蓋層級自適應識別： 教育類型：基礎教育／職業教育／高等教育 → 自動匹配申報體系 獎項層級：國家級／省級／校級 → 自動識別競爭難度和重點 📊 四大交付環節（分階段閉環）： 表格 環節 輸出內容 核心價值 1. 診斷建檔 7-8題智能問卷 + 成果定位報告 找準申報級別，避免報高或報低 2. 選題方向 選題方向矩陣 + 3-5個同類成功案例 知道往哪個方向改，最容易被看見 3. 題目孵化 5-8個備選題目（SCPAR命名） 題目一旦起對，申報書就對了一半 4. 正文撰寫 字數嚴守的申報書完整版本 創新點、成效、推廣價值該佔多少字——精確到段 5. 診斷評分 三維創新評估 + 專家檢驗清單 改完自己過一遍，等於經過專業審稿 🔧 內置標準化工具庫： ✓ SCPAR命名法則 — 教學成果題目的隱形評分表 ✓ 字數硬約束檢驗 — 5000-12000字區間自動卡位 ✓ 三維創新評估模型 — 教學成果評委的評分邏輯完整復現 ✓ 題目模板庫 — 國家級/省級/校級成果的參考模板 ✓ 專家檢驗清單 — 改好的申報書，逐項自檢 📈 預期效果： 申報成功率從隨機30% → 精準到70%+ 申報準備時間從2-3個月 → 2-3週 一次投遞命中率更高（選題方向更準確）
人文社科類課題選題神器AFP
人文社科類課題選題工程化系統 🎯 自適應覆蓋體系： 表格 課題類型 系統適配 立項難度 國家社科基金 ✅ 核心應用場景 ★★★★★ 教育部人文社科規劃 ✅ 完全適配 ★★★★☆ 全國教科規劃重點課題 ✅ 完全適配 ★★★★☆ 省級社科規劃 ✅ 完全適配 ★★★☆☆ 職業教育/教改課題 ✅ 完全適配 ★★★☆☆ 📊 六階段交付流程（P0-P5強制步進）： 表格 階段 環節 核心產出 關鍵動作 P0 家底錨定 個人資源&位置評估 盤清你的學術積累、現有成果、團隊資源 P1 政策解碼與真問題萃取 政策分析表+問題清單 掃描最新政策文件，挖出評審委員會真正在意的問題 P2 原子級對象降維 最小顆粒度對象表 把宏大命題拆成最核心的研究對象 P3 九宮格選題爆發 9個選題方向矩陣 一個對象，9個切角，篩選最優方向 P4 毒舌審計定型 修改建議單+風險清單 雙角色對抗：申請者vs盲審專家，反覆錘煉 P5 資產打包 《選題核心資產備忘錄》 最終題目+論證邏輯+可直接對接申請書撰寫 🔧 內置標準化工具庫： ✓ 雙角色對抗系統 — 課題規劃師 ↔ 會評盲審專家（自己和自己PK） ✓ 命名紅線檢驗 — 嚴禁冒號/破折號/副標題，必須以「研究」結尾 ✓ 三位一體法則 — 限定詞 + 對象 + 問題（隱形評分表） ✓ 政策庫即時更新 — 國社基金、教育部、教科規劃最新指南同步 ✓ 九宮格選題矩陣 — 系統化鋪開9個切角，可視化對比創新度 ✓ 盲審風險評估 — 預判題目在評審中的薄弱點 📈 預期效果： 📌 立項成功率 — 從平均20-30% → 60-70%+（取決於前期積累） ⏱️ 選題週期 — 從3-6個月磨題 → 2-3週系統化定型 🎯 命中精度 — 從「廣撒網」→ 精準瞄準目標委員會的評審邏輯 📦 可接續性 — 《選題備忘錄》可直接對接「課題申請書撰寫AFP」，閉環完整
AFP工程化提示詞生成器 · 母版級系統架構
AFP工程化提示詞生成器 · 母版級系統架構 🎯 核心定位： 一個元級別的提示詞工程系統 — 用來生成其他AFP領域技能的基礎架構。本體既是獨立產品，也是各領域AFP技能的內核。 📊 核心能力矩陣： 表格 能力維度 系統支援 應用場景 任務自適應識別 ✅ 分類、生成、分析、決策等8+類任務自動識別 無需手工指定任務類型 複雜度自動裁剪 ✅ 按任務複雜度（1層/多層/條件分支）自動調整構件 不會過度設計，也不會遺漏關鍵要素 AFP設計基因封裝 ✅ 符合工程化提示詞標準（輸入規範→處理流程→輸出驗證） 生成的提示詞天然高品質 多模式支援 ✅ 獨立使用 + 被調用兩種模式無縫切換 既可單獨部署，也可作為底層被其他技能調用 跨域復用性 ✅ 自動拆分通用部分/領域特定部分 同一框架可跨5+個領域應用 大模型相容 ✅ ChatGPT/Claude/GPT-4/國產大模型通用 生成的提示詞不綁定單一模型 🔧 技術架構： 第一層 · 任務分析引擎 自然語言理解用戶輸入的任務描述 自動分類任務類型（生成型/分析型/決策型/創意型等） 計算任務複雜度評分 第二層 · 構件庫管理 內置50+個工程化提示詞構件（角色設定、輸入規範、流程設計、異常處理等） 按複雜度等級標記（L0簡單/L1中等/L2高級/L3專家） 支援構件的選擇性組裝和自定義擴展 第三層 · AFP框架生成 按照AFP設計基因（功能分層→流程編排→輸出格式化）組織提示詞結構 自動生成完整的指令鏈路 內置質量檢驗（覆蓋度、冗餘度、一致性檢查） 第四層 · 輸出與集成 生成純文本提示詞（可直接用） 生成結構化配置文件（可被程序調用） 支援版本管理和迭代優化 📈 預期效果指標： 表格 指標 提升幅度 說明 提示詞設計週期 從1-2周 → 10-30分鐘 從手工設計到自動生成 輸出質量穩定性 從70-80% → 85-92% 工程化設計天然更穩定 跨域復用率 從30% → 80%+ 通用部分和特殊部分自動分離 團隊學習成本 從3-6個月掌握 → 1-2週上手 新人可以快速復用優質框架 大模型遷移成本 從全量重寫 → 局部微調 框架穩定，模型升級無需大改