调用Google AI搜索获取2025年后最新信息、文档及代码示例，支持带引用的Markdown输出。适用于知识截止后的实时查询与技术调研。
提供结构化统计分析流程，涵盖数据审计、假设检验、执行与解释。支持SPSS/R/Python，确保结果准确且符合报告标准。
用于 StockScreenClaude 市场状态分析，生成收盘简报、对比功能运行差异、审查/watchlist 候选、主题检查及符号解释。遵循确定性工具调用流程，基于结构化数据输出摘要与行动建议，确保信息时效性。
用于验证研究新颖性是否被已有文献覆盖。通过分解创新点、搜索对比现有工作，判断是否存在重复或明确贡献差异。
用于合法解析复古游戏包并深入分析其核心机制、物理、AI及玩法循环，生成基于证据的完整技术档案。支持PICO-8等格式适配器，专注于理解原游戏而非指导新开发。
基于公开信息的产业链瓶颈研究技能，用于投资主题扫描、公司挑战及候选对比。通过梳理市场叙事至稀缺环节的证据链，输出平实推理与风险验证步骤，辅助投资决策。
本地优先的多引擎网页搜索技能，支持ML重排、多查询、领域限定及可解释评分。适用于用户需要查找信息、研究主题或执行精确搜索的场景，提供比内置搜索更透明和可审计的结果。
自动化基于Google NotebookLM的研究工作流，支持从URL或文件创建笔记本、引用源问答、深度网络研究及生成音频、视频、幻灯片等多种内容制品。
将任意知识点转化为可调查的信息网络，通过识别信息源、关系网及新线索生成知识调查报告，辅助深度理解与学习。
用于在Lemma Pod中进行严谨、基于来源的研究。支持调查、文献扫描、事实核查及对比分析，强调证据链审计与引用规范，生成持久化研究报告并处理冲突与新鲜度。
针对求职面试场景，自动搜集目标公司的基本信息、近期新闻、企业文化及关键联系人，生成包含智能面试问题的情报简报并存档。
用于连接X/Twitter进行社交聆听和营销分析，支持推文搜索、用户查找及数据监控，将公开信号转化为具体营销策略。
基于JD进行市场需求与能力差距分析，结合用户画像生成定制化学习计划。支持多周期选择、商业变现模块配置及费曼学习法融合，自动校验前置状态并输出分析报告。
用于自然语言数据查询与分析的 Skill，涵盖指标查找、趋势分析、异常检测及报告生成。通过理解需求、探索Schema、只读SQL查询、结果验证到最终呈现的标准化工作流，确保数据准确与高效交付。
