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面向所有级别的全方位AI编程导师，通过互动课程、代码审查、调试指导、算法练习、项目辅导和设计模式探索来教授编程。适用于用户希望学习编程语言、调试代码、理解算法、审查代码、学习设计模式、练习数据结构、准备编程面试、掌握最佳实践、开发项目或寻求作业帮助的场景。支持Python和JavaScript。

将杂乱的客户简报转化为适用于动态设计和视觉特效项目的生产计划，涵盖范围、假设与排除项、交付物矩阵、时间表与里程碑、评审轮次以及报价估算。还可生成发给Chris本地开票系统（invoicing_system_2025）的发票草案数据，或导出报价/发票的JSON、CSV、Markdown格式。适用于Chris要求将简报、邮件笔记或聊天记录转化为清晰计划与报价发票，或创建可重复使用的项目文件夹及文档时使用。

百度百科组件是一种知识服务工具，用于查询各类名词的权威百科解释。其核心功能是根据用户提供的特定名词（如对象、人物、地点、概念、事件等），返回来自百度百科的标准化详细条目解释。

使用AI模型生成专业广告图像，模型手持或身着产品 ✅ 适用场景： - 图像中需包含人物/模特并展示产品 - 制作时尚广告、产品推广或商业摄影 - 需要在多张图片中保持模特面部一致 - 需要专业灯光与相机模拟效果 - 输入：产品图 + 模特参考图（或产品目录） ❌ 不适用场景： - 仅需编辑或修改现有图片 → 请使用 nano-banana-pro - 仅拍摄产品而无人物 → 请使用 nano-banana-pro - 已有主图，仅需生成变体 → 请使用 multishot-ugc - 需要视频而非图像 → 请先生成图像，再使用 veed-ugc - 基于URL的产品抓取并结合品牌档案 → 请使用 ad-ready 输出：单张高质量PNG图像（2K-4K分辨率）

使用基于证据的方法分析简历并设计面试策略，将面试准备从“阅读简历→提问”转变为“定义标准→取证分析→未来模拟”。整合杰夫·斯马特的高级聘任法、路·阿德勒的绩效导向招聘法和丹尼尔·卡尼曼的偏见控制理论，适用于面试前准备、制定结构化面试指南或设计验证候选人能力的问题。

使用 each::sense AI 生成逼真的建筑渲染与可视化效果，为建筑师、设计师和房地产专业人士提供外部景观、室内渲染、草图转渲染等多种服务

编码前采用苏格拉底式设计优化。当用户提出功能需求但未明确规格时使用。

基于Dribbble和设计平台的真实视觉参考，生成多样且非重复的图像提示。适用场景：用户需要图像提示、寻求创意视觉灵感、要求结合设计思维的提示、希望避免AI图像生成的重复性，或明确表示“为图片生成一个提示”“给我一个创意图片灵感”“创造一个独特的视觉提示”。不适用场景：用户希望直接生成图像（请使用图像生成工具）、需要编辑现有图像，或仅需纯文本内容。特殊情况：“帮我生成一张图片”→ 使用图像生成工具，随后可选本技能生成提示；“优化这个图像提示”→ 使用本技能；“我总得到相似的AI图片”→ 使用本技能（解决重复问题）