找到好用的 AI，让想法更进一步。

用原始论文解决影响复现的数据划分或评估细节缺口。

为需要人工完成的步骤生成交互式 Bash 向导。

组织知识空间、文档节点层级与成员管理流程。

编辑飞书表格数据、公式和格式，组织图表与汇总分析。

配置追踪和日志，分析部署后智能体运行情况。

组织评估数据集、指标和失败结果分析。

基于可信的一手来源研究问题，并把结论和依据保存成项目中的 Markdown 文档。

使用 KQL 查询 Azure Data Explorer 中的日志、遥测和时序数据，辅助定位异常。

分析资源组内资源及其关系，生成 Mermaid 架构图辅助理解部署结构。

提供 Azure AI 搜索、语音、OpenAI 和文档智能相关指引，覆盖向量检索、转写与 OCR。

结合日志、监控和资源健康状态分析 Azure 应用、容器及消息服务等运行问题。

为相关工程技能准备问题标签、领域文档等项目协作约定。

使用浏览器 CLI 浏览页面、定位元素并完成交互与检查。

扫描代码库中的模块改进机会，用可视化 HTML 报告呈现，再深入讨论选中的方向。

组织 Fusion Framework 应用的组件、服务接入与测试。

回答 BMad 使用问题，检查安装状态并选择后续技能。

比较手动与自动出价，制定目标调整、观察窗口和回退条件。

规划线索匹配、分配优先级、容量规则与兜底队列。