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装了N个skills之后,鹅厂员工觉得“最香”的是哪一个?

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话题背景

最近大家都在研究龙虾,装了好多skills,但最常用的好像还是那几个?

那么装了N个skills之后,你们觉得"最香"的是哪一个:是每天都在用的那个?是某次救了急的那个?还是自己做的、越用越顺手的那个?

这次带大家看看鹅厂的大佬们,都在用什么skill提效?也欢迎晒出你自己宝藏skill,或者把心里最想要、却还没人做的skill idea说出来(关注有奖)

鹅厂工程师的看法

01

sophiay-行业应用

本人强烈安利腾讯文档skill,这个技能集成了腾讯文档的核心功能,支持智能文档、表格、幻灯片、思维导图、流程图等多种文档类型的创建和编辑。真的非常丝滑好用!!!


02

krisjc-运营开发

推荐:westock-data

虽然平常用skills不多,但自从昨天用了westock-data就停不下来= =,我感觉比我脑子好使多了


03

grey-前端开发

给新同学和准备买房的大家推荐一下这个Skill哈哈~~~用起来是个“小区避坑神器”

以前自己看房前顶多搜几篇软文或点评,信息零碎还容易踩雷。这个skill可以扫遍全网,把散落在业主论坛、投诉平台、本地贴吧里的真实声音全挖出来——比如哪个盘延期交房、哪家物业扯皮、哪栋楼隔音差,都可以整理成带链接的证据链。

相当于给你配了个AI调研员,把买房子最怕的信息黑箱”直接捅破,让普通人也能掌握以前只有业内人士才知道的内幕。


04

zhiwei-视觉设计

推荐下这个skill:

QQ Desktop Pet:重塑效率的像素灵魂

这不只是怀旧,而是桌面级的陪伴。它将经典像素养成与现代工作流深度融合:

● 情绪陪伴:13套动态像素动画,还原灵动质感。

● 硬核提效:内置番茄钟,实时监督专注力。

● 数字补给:剪贴板自动留存,关键信息触手可及。

● AI 协同:可视化同步 AI 工作状态,让等待变得治愈。

它是你屏幕上的效率挂件,也是最懂你的 AI 队友。



05

alineli-运营规划

安利自创的skill, 答案之书(the-book-of-answers)

人生有时不需要大道理,只需要一些心理暗示或鼓励,有任何摇摆不定或内心不安的事情,就问问答案之书吧~~

自己已经每天都跟小机器人进行谜语交流啦,今日自信心+1~


06

nin-应用研究

欢迎在北影节即将开票之际试用北影节观影助手,内置大部分影片的豆瓣评分/简介;展映影院的地理位置及换场方案。SkillHub-专为中国用户优化的Skills社区

功能:

1. 影片推荐 — 根据用户偏好(类型、导演、评分、单元等)推荐影片

2. 影院推荐 — 根据用户地理位置和出行方式推荐附近有排片的影院

3. 排片查询 — 查看某部影片、某个日期、某家影院的排片

4. 日程规划 — 根据用户时间和已有安排,规划观影路线和换场方案

5. 映后活动 — 提示主创交流、导赏、亲子专场等特别活动

6. 通勤方案 — 影院间换场的驾车/公共交通路线和耗时


06

aha-产业互联网营销

brainstorming SkillHub-专为中国用户优化的Skills社区

召唤苏格拉底,连环致命提问

不断质疑、挑战、引导,逼我想得更清楚


07

linton-前端开发

安利我开发的 skill

【Skill Assistant】管理 skill 的 skill,一句话搜遍全网 skill,从全网优秀 skill 中吸取精华改善你的 skill,防止 skill 膨胀。

跨渠道搜索:9 渠道三路并行,跨源去重 + 统一推荐指数,不用再一个个平台跑。

智能推荐:7 路信号自动识别你的项目和技术栈,按业务价值推荐,补齐能力短板。

️ 安全安装:13 项硬扫描 + 三方审计 + AI 语义判断,三道关卡拒绝后门,装得放心。

质量体检:10 维度 A-F 专业评分,70+ 检查项一眼看穿 Skill 好坏。

效能诊断:三维 Prompt 效能模型,帕累托收敛防过度优化,让 Skill 越用越好。

️ 极速创建:内置脚手架 + 三层加载设计 + 质检验证,从零打造专属 Skill。

跨平台版本管理:统一各渠道版本,双精度更新检测,一键升级不掉队。


08

aha-产业互联网营销

《坐等被蒸馏不如先搞钱:专家级专利 Skill 来了》

大部分 Skill 都是在加快你被羽化蒸馏成 Token 的速度,而我的专利 Skill 是真心实意想帮你赚钱,如果你申请专利成功了,记得请我喝咖啡!



09

eason-招聘调配

我也来安利一下我的skill咯:

使用code buddy辅助面试Skill

主要功能:粘贴JD生成岗位要求评分卡,基于面试情况填写评分卡,保存评分卡,支持多候选人对比

GitHub上有更完整的版本:



*以上内容来源内部社区KM

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