A/B测试结果分析 · 外贸增长实施包

连锁餐饮客户反馈分析（QSC + NPS + 多平台聚合）。核心能力：5 平台批量导入（品牌问卷/大众点评/美团/淘宝闪送/京东秒送）→ 字段标准化（统一 schema + 客户ID脱敏）→ QSC 三维评分（品质Q/服务S/环境卫生C）→ NPS 计算（推荐者-贬损者）→ NLP 情感分析（默认本地 jieba + 中文情感词典 2000+ 词 + 10 大根因标签；可选阿里云 NLP / 百度云 NLP API，用户填 key 调用）→ 区域/门店对比（双维度：门店+时间）→ HTML 看板（Plotly 6 图表）→ 周报/月报（HTML 单文件）→ Excel 问题列表（按门店聚合，由用户手工分发，**不联动工单系统**）…

聚合新品发布后的全网真实用户反馈、专业评测观点及社交平台舆情动态，深度识别产品真实市场口碑、 用户核心满意点与集中负面槽点，穿透营销宣传与参数包装，还原新品真实市场接受度与产品竞争力。 当用户询问某新品的评价口碑、翻车事件、宣传是否兑现、集中吐槽点，或需要评估新品未来口碑 走势与潜在舆情风险时，可使用此技能

VOC（客户声音）全链路分析看板生成技能。与客服数据看板（运营指标）不同，本技能聚焦于从客户反馈中挖掘洞察：主题聚类、情感分析、趋势追踪、行动闭环。支持多数据源接入（Excel/CSV、腾讯文档、API接口、非结构化文本等）和多格式输出（HTML交互式看板、腾讯文档、PPT报告或用户指定格式）。触发词：VOC分析、客户声音分析、用户反馈看板、VOC dashboard、voice of customer、feedback analysis、NPS分析、用户痛点分析。

本技能在医学事务领域提供面向医学联络官(MSL)的学术幻灯前处理工具，将临床文献中的核心数据在2-5分钟内转化为结构化表格。 文献核心数据提取(幻灯版)旨在简化和自动化从英文临床文献中定向抽取关键研究数据（P值、样本量、入排标准、疗效数据、安全性数据等维度），为医学联络官(MSL)提供高质量的幻灯制作数据输入，打通"文献检索→数据提取→幻灯生成"全链路。 核心能力： - 文献接收与验证 — 识别文件/粘贴/结构化列表输入，提取元信息并确认 - 核心数据提取 — 七大维度 >60个字段按Schema定向抽取（研究设计、样本量、入排标准、干预对照、疗效终点、基线特征、安全性） - 数据质量自检 — 基于CONSORT/ICH标准的6项…

Build and maintain a Karpathy-style LLM knowledge base — a self-compiling Obsidian markdown wiki where an Agent ingests raw sources, compiles cross-linked concept/entity/summary pages, answers queries against the corpus, lints the graph for health, and audits in-context human feedback filed from Obsidian or the local…

视频文字稿提取方法。核心能力：将任何在线视频的语音内容提取为结构化文字稿（带时间戳+元信息+要点总结）。覆盖从视频URL解析、音频提取、CC字幕检测、Whisper语音识别、元信息获取、语义分段到结构化文字稿输出的全流程。通用方法，不绑定任何特定视频平台。触发词：视频文字稿、视频转文字、字幕提取、语音转录、video transcript、subtitle extraction、speech to text。