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读取并完善用户与 AI 协作方式的可验证个人模型，支持持续优化配合效果
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.hunchful/hunchful" MCP 服务： 执行：claude mcp add --transport http 'io-hunchful-hunchful' 'https://hunchful.io/mcp'
读取我当前的 CMP，概括我与 AI 协作时的偏好、边界条件、验证方式和待补充信息。
返回一份结构化摘要，说明用户如何与 AI 配合及模型中的信息缺口。
基于我最近三次与 AI 的协作记录，提出 5 条可证伪的假设，用来更新我的 CMP，并标明每条假设的验证方法。
给出可验证的模型更新建议，帮助用户逐步完善与 AI 的协作规则。
根据我的 CMP，建议我在撰写研究报告时应如何分工使用 AI，包括提示词风格、审校步骤和风险提醒。
输出针对具体任务的 AI 协作方案，使流程更符合用户习惯与约束。
评估你在 AI 辅助工作中的判断质量，帮助持续校准决策能力。
检测文本中的 AI 写作痕迹，并按不同语气重写内容。
将 AI 生成文本润色为更自然、接近真人表达的内容。
通过自然语言分析3D CAD模型并执行交互式查看与操作
并行调用多家大模型并综合匿名分析结果，帮助获得更全面客观的答案
连接 Higgsfield AI 接口，生成图片、动画视频与语音驱动视频并跟踪任务。