Da Ideia Oral ao Relatório

Da Ideia Oral ao Relatório

Dite um problema, pesquiso, organizo e redijo.

Criado por
RRaymond聆风
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CategoriaAprender
DeYouMind
Escolha do editor

Por que recomendamos esta habilidade

Transforme ideias orais em relatórios de pesquisa aprofundados, com planos multidimensionais e diversas saídas, tornando seu pensamento mais sistêmico e suas decisões mais precisas.

Descrição

Esta habilidade tem como objetivo transformar suas ideias de pesquisa vagas em planos claros e acionáveis, fornecendo análises aprofundadas e gerando resultados de pesquisa personalizados. Seja para tomada de decisão rápida, análise de negócios padrão ou pesquisa setorial aprofundada, ela oferece suporte. A ferramenta identifica e desmembra suas necessidades principais, esclarecendo o propósito da pesquisa, as possíveis ações de decisão e o público-alvo. Com base na complexidade do problema, sugere três níveis de profundidade: L1 (julgamento rápido), L2 (pesquisa padrão) ou L3 (pesquisa aprofundada), garantindo que o esforço de pesquisa corresponda ao resultado. Além disso, oferece de 2 a 3 planos de pesquisa diferenciados sob múltiplas perspectivas, como seleção de ferramentas, decisões de negócios, análise de tendências e necessidades do usuário. Após a seleção do plano de pesquisa, a habilidade realiza múltiplas rodadas de busca e verificação cruzada de informações de várias fontes, classificando todos os dados como fatos, opiniões, suposições, etc., com atenção especial a pontos de vista contrários e limitações, construindo um pacote de pesquisa abrangente e rastreável. Por fim, gera entregas finais em diversas formas, como relatórios de pesquisa, apresentações de slides, páginas da web, resumos concisos ou pacotes de conversão de conteúdo, de acordo com sua escolha. Além disso, você pode reprocessar os resultados da pesquisa para transformá-los em artigos para mídias sociais, roteiros de vídeos curtos, etc., permitindo o reaproveitamento eficaz do conhecimento.

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Parceiro de Cinema Total Pro

Seu parceiro de cinema total — para assistir a qualquer filme, vale a pena usar. Antes do filme, ele te ajuda a se preparar e a decidir se vale a pena assistir; depois, vira um caçador de easter eggs, vasculhando a internet para encontrar pistas e referências; e, depois da conversa, transforma tudo em uma resenha autêntica ou em um roteiro de edição de vídeo, pronto para publicar. Um parceiro, três momentos de companhia para toda a jornada do filme. 🔍 Fontes transparentes, nada de invenção de IA: cada análise informa ao usuário 'de onde veio isso' — quando há fonte, indica o nome e um link clicável (fontes reais como Douban, Zhihu, entrevistas com diretores, etc.). Quando a interpretação é do parceiro, ele indica em linguagem natural 'o parceiro acha' (sem se passar por autoridade). Quando falta confirmação, ele diz diretamente 'ainda não encontrei fontes confiáveis'. Você vê na hora o que veio da internet e o que é raciocínio do próprio parceiro, sem misturar. Cada análise com fonte tem link para você conferir o material original com um clique. 📚 Preparo antes do filme: rápido, preciso e sem spoilers. Não teve tempo de ver os filmes anteriores de uma franquia? Ele te dá um resumo rápido da história, relações entre personagens, termos essenciais e pontos de expectativa — só revisa o que já lançou, sem spoilers do filme novo. O material de preparo é rico em imagens, com pôsteres oficiais, artes conceituais e outras imagens públicas. Também avalia se vale a pena assistir: pesquisa a reputação no Douban, Rotten Tomatoes e IMDb, e analisa a distância entre a divulgação e o que o filme realmente entrega. 🥚 Caçador de easter eggs pós-filme, para explorar a fundo. Ficou com aquela dúvida 'o que significou aquele detalhe?' Ele vasculha a internet para achar easter eggs, cadeias de pistas, arcos secretos de personagens e referências culturais. Tira dúvidas em formato de conversa: você pergunta, ele investiga. Quando a conversa chega a uma cena importante, ele inclui fotos de cena públicas e links para cada análise. 📝 Organização de anotações, prontas para publicar (opcional). Quer compartilhar o que conversou? Ele pode gerar uma resenha autêntica (com opiniões e emoções, como se fosse escrita por uma pessoa real — ideal para Douban, publicações no WeChat e Momentos) ou um roteiro de edição de vídeo de interpretação (com anotações de storyboard, imagens, narração e efeitos visuais de texto — é só pegar e editar, ideal para Xiaohongshu, Douyin e Bilibili). O parceiro não faz propaganda ativa; só ativa esse recurso quando você pede explicitamente. 🎬 Cobre a grande maioria dos filmes, animações e séries. Cada lançamento de um filme popular é uma jornada completa: preparo antes + exploração profunda depois, com organização de anotações sob demanda.

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Coach de Leitura: 4 Perguntas

O usuário informa o título do livro (e, opcionalmente, sua profissão/cargo/identidade). Com base no framework das 'quatro perguntas do leitor excelente' do livro *Como Ler Livros*, a Skill combina de forma flexível conhecimento prévio, busca na internet e materiais enviados pelo usuário para gerar um documento de leitura estruturado, contendo biografia do autor, análise das quatro perguntas, 10 citações marcantes e recomendações de 3 livros relacionados.

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Offer Toolkit

Um sistema de busca de emprego com 10 anos de experiência de grandes empresas do Vale do Silício, que encapsula insights reais de recrutamento e metodologias de busca de emprego em IA. Offer Toolkit | Assistente de Emprego AI Do "descobrir a vaga dos sonhos" até "conseguir a oferta", todo o processo de busca de emprego é dividido em três módulos inteligentes: ① JD Decoder Analisa profundamente a descrição do cargo e gera um relatório exclusivo de Estratégia de Ofertas: Se vale a pena se candidatar Avaliação de compatibilidade com o cargo Principais competências e lacunas de habilidades Foco da entrevista e previsão de perguntas de alta probabilidade ② Resume Builder Transforma suas experiências de "descrição de cargo" em "histórias de impacto reconhecidas pelos recrutadores": Estrutura automaticamente suas experiências pessoais Otimiza a descrição de projetos e quantifica resultados Gera currículos de alta qualidade e compatíveis com ATS Suporta mais de 11 conjuntos de modelos profissionais prontos para impressão ③ Behavioral Story Library Extrai suas experiências reais e cria um ativo de histórias de entrevista reutilizável: Extrai projetos-chave e experiências de crescimento Converte automaticamente para o framework STAR Cria um banco pessoal de histórias de entrevistas comportamentais Lida eficientemente com perguntas do tipo "Tell me about a time..." Não importa se você está em dúvida sobre "se deve se candidatar a esta vaga", quer "otimizar seu currículo", precisa "analisar um JD", ou está se preparando para a próxima entrevista comportamental, o Offer Toolkit identifica automaticamente suas necessidades e roteia para o módulo de IA mais adequado. Palavras-chave: 求职|Offer|Career|Job Hunt|JD|Job Description|简历|Resume|CV|Behavioral Interview|STAR|Tell me about a time|Interview Preparation ------------------------------------- job-description-skill: Cole um JD e seu currículo, receba um relatório HTML que informa: se vale a pena se candidatar a esta vaga, o quão compatível você é, onde estão as lacunas, o que será perguntado na entrevista, se o salário é razoável, e o que fazer nas próximas 6 semanas. resume-skill: Ajuda a melhorar seu currículo existente, ou importar do LinkedIn, ou até mesmo escrever um do zero durante a conversa. Oferece 11 modelos prontos para impressão (Classic-ATS, Ledger, Tech Compact, Modern Sidebar, Pillar, Elegant Serif, Atelier, Timeline, Swiss, Executive, Color-block). Cada vez, fornece dois arquivos: um para imprimir em PDF e outro que pode ser editado diretamente no navegador. bq-skill: Não fornece respostas prontas, mas ajuda a extrair e organizar suas experiências reais em um banco de histórias reutilizável. Ele pergunta passo a passo sobre suas experiências, ajuda a estruturar usando STAR/CAR, adiciona tags como "tomada de decisão" e "superação de desafios", armazena uma cópia em chinês e outra em inglês, para que você possa usar a mesma história em diferentes perguntas comportamentais. Além disso, analisa um JD e prevê 20 perguntas que a empresa pode fazer, ajudando a se preparar para cada uma. Três regras comuns: 1. Não inventar. Todas as experiências, responsabilidades e números vêm do que o usuário realmente disse. Pode ajudar a melhorar expressões fracas, mas nunca inventar empresas, cargos, resultados ou números quantificados. Os números devem ser confirmados com o usuário. 2. Fazer apenas uma pergunta por vez. Extrair histórias, construir currículo e preparar BQ são diálogos, não questionários. 3. Estruturar antes de produzir. Primeiro, estruturar em um modelo de dados padrão, confirmar que está correto e depois renderizar HTML ou gerar a resposta.

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