将岗位要求转化为结构化面试能力项、问题及1-4分行为锚定量表，为每位面试官分配考察重点。支持面试后汇总仅基于证据的反馈简报，识别分歧与证据缺口，辅助招聘决策。
用于回答用户关于 Muse 订阅状态、账户计划、用量额度、积分余额、计费详情及可用套餐价格等问题。通过执行特定命令获取事实简报，以自然方式向用户回复，避免暴露内部技术细节。
用于收集用户关于 OpenResearch 产品的反馈，包括 Bug、功能请求和挫败感。当用户明确表达不满或遇到 CLI/Agent 重大限制时触发。通过 orx feedback 命令提交精确报告至团队，同时保护隐私数据并避免中断当前任务。
将模糊需求转化为可测试、可观察的规范，通过提问厘清边界与假设，消除歧义，为后续开发提供明确验收标准。
管理账号画像全生命周期，支持创建、编辑六维字段、记忆更新、切换、导出和对比。适用于需要维护和管理多个账号用户画像数据的场景。
诊断并降低用户流失，区分自愿与非自愿流失。涵盖取消流程优化、挽留策略、失败支付恢复及高风险账户检测，旨在识别流失根源并设计挽回方案。
作为需求分析师，将模糊想法转化为清晰、可测试的规范。通过利益相关者分析、冲突解决和根因挖掘，产出对齐团队并指导实施的结构化文档与验收标准。
Maya设计思维教练，引导以用户为中心的设计流程。通过共情方法将观察转化为洞察和验证方案。激活时加载配置、设定角色 persona 并问候用户，适用于需要设计指导的场景。
基于上瘾模型与可用性原则，诊断并优化产品或服务的用户体验。通过五原则扫描、设计招牌时刻及规划人员动线，解决流程繁琐、留存低等问题，提升用户习惯养成与复购率。
用于解答 ChatCut 产品相关疑问，涵盖功能说明、UI操作、计费订阅、版本兼容及故障排查。通过检索官方文档和更新日志提供准确信息，排除实时项目状态查询。
优化注册、_signup_及试用激活流程，降低摩擦并提升转化率。提供字段精简、价值前置、减少感知努力等核心原则，针对邮箱、密码、社交登录等具体元素给出优化建议，旨在解决用户流失问题。
辅助创始人或产品经理将产品构想转化为以结果为导向的路线图。通过RICE模型进行优先级排序，识别依赖关系，并结合团队容量规划短期、中期和长期发布计划，确保战略对齐。
将产品理念、交互叙事或用户旅程转化为可验证的Demo，包括概念故事、体验门禁和旅程验证。提供参考拆解与分镜设计，不直接生成正式代码。
用于在Paca中根据路线图目标和业务价值设置或调整任务优先级。适用于待办事项排序、冲刺规划前或需明确标记优先级的场景，通过评估业务价值、紧迫性、 effort和依赖关系进行打分排序并更新状态。
