researchers-biographical
研究人物背景、采访与动机，并整理含完整引用的发现。
▸ 推荐理由为纪录类或人物专题提供结构化的传记材料与来源。
▸ 风险提示可能涉及个人隐私与敏感信息，注意合规。
全部收录
相关性达标的全量 Skills（含未精选长尾）· 共 417 个
researcher
进行可达审判级别的深度研究，阅读原始资料并交叉核验要点。
▸ 推荐理由适合需要高可信度与详尽来源的调查型项目。
plagiarism-checker
提取歌词关键短语并通过网络与模型比对，生成抄袭风险报告。
▸ 推荐理由发布前重要把关，结合搜索与模型知识能发现潜在相似与法律风险。
▸ 风险提示会进行外部网络检索或调用第三方搜索服务，可能泄露歌词内容。
document-hunter
用浏览器自动化检索并下载公共档案与原始文献。
▸ 推荐理由快速抓取政府/法院等公开原始文献，节省人工查找
▸ 风险提示会以自动化方式访问并下载外部网站内容，可能触及反爬或下载限制
obsidian-second-brain
让 LLM 以自我改写方式管理并维护你的 Obsidian 知识库，实现长期自治的“第二大脑”。
▸ 推荐理由实现来源重写与自动调和冲突，适合需要长期沉淀与自动维护笔记的用户。
▸ 风险提示需授予对本地 Obsidian vault 的读写权限，存在隐私与数据被改写风险。
hv-analysis
用横纵双轴法对产品/公司/技术做系统性深度研究并生成 PDF 报告。
▸ 推荐理由方法论清晰，适合做竞品与历时对比并产出可阅读报告。
▸ 风险提示需安装本地 Python/WeasyPrint 等依赖以生成 PDF。
aihot
通过 AI HOT 的公开 API 提供中文 AI 资讯、热榜与日报摘要。
▸ 推荐理由实时抓取公开数据源，适合追踪 AI 圈动态与产品/论文发布。
▸ 风险提示会向外部 API (aihot.virxact.com) 发起匿名只读请求。
assumption-mapper
从产品简介或PRD中提取并优先排序未验证假设，给出置信与影响评分。
▸ 推荐理由帮助团队在开发前识别并量化关键假设与风险。
ai-eval-plan
为模型或提示设计可执行的评测计划、指标与基线
▸ 推荐理由把模糊质量目标变成可复现的回归门控测试
ab-test-readout
分析A/B试验结果并生成可执行的读出与上下船建议。
▸ 推荐理由把统计结果转成可落地决策，适合产品与数据团队。
ab-test-planner
为产品实验设计完整的A/B测试方案并计算样本量与指标。
▸ 推荐理由帮助产品/数据团队制定可复现的实验计划，减少统计错误。
brainstorming
把想法结构化成可验证的设计和规范，供实现前讨论使用。
▸ 推荐理由强调验证与规格化，适合产品与前端架构评审
mfa-and-step-up
介绍 MFA 与 step-up 认证的选择、强度与实现注意事项。
▸ 推荐理由强调真实攻击场景下的因素选择和强制策略。
session-management
检查会话令牌的发放、保护、旋转与销毁策略。
▸ 推荐理由适用于任何 Web 应用，能降低会话被盗与固定攻击。
saml-security
覆盖 SAML SSO 的签名包裹、未签名断言等安全检测。
▸ 推荐理由面向企业 SSO，提供针对性攻击检测与修复要点。
oidc-validation
列出 OIDC ID Token 的必要校验与常见遗漏点。
▸ 推荐理由防止因验证缺失导致的身份伪造或重放攻击。
oauth2-flows-and-pitfalls
帮助选择及复核 OAuth2 授权流并避免常见安全失误。
▸ 推荐理由适合实现登录/授权时防止重定向、state、PKCE 等坑。
taint-tracking-by-hand
指导手工沿输入到输出追踪污点以发现注入类漏洞。
▸ 推荐理由适合代码审计与自动化审查定位未中和的数据流。
gromacs-md-workflow
在 WSL 下设置、运行并验证 GPU 加速的 GROMACS 蛋白-配体 MD 工作流。
▸ 推荐理由覆盖从输入核查到保留结果的完整流程，适合需要在本地 GPU 上运行的研究者。
▸ 风险提示依赖 WSL、GPU 驱动与大量计算资源，需本地高权限与配置
gromacs-md-protein-protein
为蛋白-蛋白复合体构建、平衡、运行和分析 GROMACS 分子动力学工作流。
▸ 推荐理由保留链信息并区分界面与内部稳定性，适合结构互作研究。
▸ 风险提示需要完整拓扑和生物组装信息，前期准备工作繁重
gromacs-md-membrane
构建、验证与分析膜蛋白和脂双层的原子尺度 GROMACS 模拟流程。
▸ 推荐理由针对膜体系提供专门检查点与注意事项，避免盲用可溶体流程。
▸ 风险提示需合适的膜参数与拓扑，错误设置会严重影响模拟可信度
gromacs-md-force-fields
为蛋白、配体、脂类等体系选择并审计兼容的 GROMACS 力场与拓扑。
▸ 推荐理由帮助避免常见力场不兼容和参数误配，适合构建新体系时使用。
▸ 风险提示科学性强，建议专家复核，错误选择可导致模拟结果误导
gromacs-md-analysis
对 GROMACS 轨迹做 PBC 校正、RMSD/RMSF/PCA、能量面与报告化分析。
▸ 推荐理由提供可复现的轨迹预处理与多种关键分析，便于产出可复现报告。
▸ 风险提示需本地安装 GROMACS 并处理大数据文件，依赖环境配置
site-history
根据地址检索并生成可溯源的街区历史与环境分析报告。
▸ 推荐理由为设计提供上下文证据与规划信息，便于可持续决策。
▸ 风险提示依赖公网搜索，结果可能过时或需核验来源。
product-research
根据设计需求调研并比选可购买的 FF&E 产品，提供规格与采购信息并可保存。
▸ 推荐理由快速产出可采购候选清单，节省人工搜集时间。
▸ 风险提示会联网搜索并可写入项目文件，需网络与写入权限。
product-match
根据图片、名称或描述在网络上寻找相似或替代产品并返回候选。
▸ 推荐理由便于替代与降价方案的快速比选与采购决策。
▸ 风险提示需联网抓取外部数据，可能涉及版权和链接准确性问题。
mobility-analysis
基于地址或坐标自动调研并输出场地的交通与可达性评估。
▸ 推荐理由适合建筑场地选址与步行/公交可达性研究，节省人工调研。
demographics-analysis
根据地址或坐标检索并汇总周边人口、住房与就业等统计数据。
▸ 推荐理由为选址与市场分析提供快速事实性调研报告。
▸ 风险提示可能依赖外部网站抓取，数据来源与隐私需注意。
product-match
根据图片、名称或描述查找视觉或功能上相似的替代产品并给出候选项。
▸ 推荐理由快速找到预算内或可替换的产品，适合设计选型与比价。
▸ 风险提示会联网搜索并抓取外部网站内容
demographics-analysis
针对地址或地块生成人口、收入、就业与住房市场的分析报告。
▸ 推荐理由适合场地选址与市场判断，支持项目尽调与可行性研究。
▸ 风险提示依赖网络公开数据与搜索结果，输出可能受数据来源质量影响。
ad-test-designer
设计广告与着陆页的A/B及增量性实验并给出样本量和推广决策。
▸ 推荐理由把统计决策标准化，适合需要科学化投放优化的团队。
▸ 风险提示涉及统计假设与样本限制，结论需结合业务判断。
research-agent
针对技术与学术主题进行深度调研、比较与结构化报告产出。
▸ 推荐理由适合需要系统性资料收集与证据支持的竞品或学术研究。
cloud-penetration-testing
对 Azure/AWS/GCP 等云平台进行资源发现、枚举与安全评估的方法集合。
▸ 推荐理由覆盖多云场景，适合云安全评估与合规检查
▸ 风险提示包含敏感攻击技术，仅用于授权安全测试。
broken-authentication
检测并利用网站的认证与会话管理缺陷以评估安全风险与修复建议。
▸ 推荐理由对修复常见认证缺陷和防护策略很有帮助
▸ 风险提示包含攻击性测试方法，应仅在合法授权下执行。
aws-penetration-testing
涵盖 AWS 上 IAM 枚举、权限提升、S3/Lambda 等渗透与利用技术。
▸ 推荐理由适合授权红队与安全评估者的操作指南
▸ 风险提示含具体渗透与利用步骤，易被滥用，限授权环境使用。
academic-paper-reviewer
模拟同行评审，从原创性、方法学、结果与写作四维度给出评审意见。
▸ 推荐理由结构化审稿流程与可行动反馈，适合学者与投稿前自检使用。
field
设计用户研究计划、访谈指南并用 AI 辅助做定性分析与画像
▸ 推荐理由把传统用户研究流程模板化，降低入门门槛并加速分析
echo
以多角色认知走查模拟用户体验并定位混淆点与情绪摩擦
▸ 推荐理由能自动化模拟多类用户，提升用户研究与可用性检验效率
compete
调研竞品、构建对比矩阵并产出定位与差异化洞察。
▸ 推荐理由能产出结构化竞品分析，助力产品与市场决策。
▸ 风险提示输出依赖数据来源，事实与数据需二次核实以免误导。
breach
构建设计红队攻击场景与威胁模型，执行 AI/LLM 对抗测试。
▸ 推荐理由面向安全团队的系统化红队与对抗测试框架，覆盖多类攻击路径。
▸ 风险提示包含对抗性攻击与漏洞利用示例，存在双重用途风险，请合规使用并限于授权环境。