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智能选股怎么筛选?用自然语言出A股港股美股候选CSV

「智能选股」是「龙虾部署大师」技能市场中的股票池筛选技能:它基于东方财富妙想 API,用自然语言按行情指标、财务指标、行业、板块、指数成分股等条件筛选 A 股、港股、美股、板块和 ETF,输出可直接打开的 CSV、结果说明和原始 JSON,帮助快速形成候选股票池。 技能效果 做今日选股时,它筛出涨幅超2%、成交额靠前的二十只A股,按半导体、PCB等板块分组,列出涨幅、成交额和换手率。 选股条件一多,筛起来就吃力 投研前期常要从全市场里圈出一批候选股:今天涨幅超过某个阈值的、市盈率低于某个倍数且股价高于某个价位的、某个行业里近期放量的。条件单看简单,叠在一起手工筛就吃力——要在不同筛选器之间反复切换、把结果导出再合并,口径稍有不一致就得重来。靠大模型凭记忆"推荐几只"更不可取,它的数据可能早已过时。「智能选股」要做的,是把自然语言条件直接翻译成对官方接口的筛选请求,一次跑出候选池。 多条件层层过滤,收敛成候选池 全市场标的 行情条件(涨幅/换手) 财务条件(PE/股价) 候选股票池 这个技能能帮你做什么 它的核心是"按条件筛",和单纯查价格、查资讯不同。解析层面,它把自然语言选股条件解析为行情、财务或板块筛选请求;范围层面,支持 A 股、港股、美股、ETF、行业板块和指数成分股查询;输出层面,产出可直接打开的 CSV、结果说明和 API 原始 JSON;校验层面,它会核对接口状态、字段映射和返回数量,并提示空结果该如何处理。这样得到的候选清单基于实时官方数据,避免依赖大模型的过时信息做基础筛选。 自然语言条件涨幅/PE/行业 妙想 API 筛选 CSV 候选池+ 说明 + 原始 JSON 基于实时官方数据,按组看 用前须知 该技能需要东方财富妙想 API Key,通过 MX_APIKEY 环境变量设置;它用 Python 脚本输出 CSV、说明文本和原始 JSON,数据来自官方 API。它做的是按条件筛选、形成候选池,不对个股做推荐或评级,结果仅供研究参考,不构成投资建议。 怎么用它 用法是把选股条件用自然语言说清楚,并指定排序或取数口径。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "筛出今天涨幅超过 2%、成交额靠前且换手率不低的 A 股前二十只,按组看。" "找市盈率低于 20 倍、股价大于 50 元的沪深 300 银行股,按股息率排序。" "港股里股价大于 50 元、近三日放量的公司有哪些,按成交额降序,把口径写清。" 它适合这些场景:筛选今日涨幅超过特定阈值的 A 股或板块成分股;查找股价、市盈率、行业属性共同满足条件的股票;投研前期从自然语言条件生成候选股票清单;以及在模型知识可能过时时,用实时官方数据完成基础筛选。适用于投研助理、量化研究初学者、财经运营和需要快速形成股票候选池的数据分析人员。 想用上这个技能? 「智能选股」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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如何用 AI 把聊天记录做成数字分身

「扩展技能模板」是「龙虾部署大师」技能市场中的本地角色技能创建工具:它聚焦把聊天记录、照片、社交媒体内容和口述回忆整理成一个可运行的本地"人物" Skill,先收集代号、关系背景和性格画像,再导入微信、QQ、社交截图、照片或文本素材,提取时间线、共同经历、说话风格和情感表达规则,输出本地文件结构(Relationship Memory、Persona 与合并后的 SKILL.md),并支持后续追加记忆、纠正人格和版本回滚。 技能效果 想把微信聊天记录做成只在本机用的回忆skill,它真的生成了整套skill文件结构和解析脚本,还说明了数据如何留在本地、不上传云端。 想把回忆"留"成一个能对话的角色,难在哪 很多人手里存着大量素材——多年的微信记录、社交截图、旧照片、零散的口述片段,却很难把它们变成一个连贯、像本人的对话角色。难点不在素材多少,而在整理:聊天记录是流水账,要从中提炼时间线、共同经历和说话习惯;性格和情感表达规则散落在字里行间,需要被结构化;生成一次往往不够像,还得能持续修正、追加和回滚版本。手动做这件事既繁琐又容易半途而废。 散落素材 微信 / QQ 照片 社交截图 口述片段 提取结构 时间线 共同经历 说话风格 / 情感 本地 SKILL.md 可运行的角色 这个技能怎么把素材整理成可运行的角色 它把零散材料转成一个结构化、可加载的本地 Skill,全程分四块。先收集代号、关系背景和性格画像,形成初始人物档案;再导入微信、QQ、社交媒体内容、照片和口述文本作为原材料并解析;接着提取出 Relationship Memory(关系记忆)、Persona(人物性格)、元数据,并合并成一份可运行的 SKILL.md;最后支持后续追加新素材、纠正不准确的表达、备份和回滚到此前的版本。整个产出是本地文件结构,默认写入本地目录,便于自己保管和迭代。 建档案代号·背景 导素材解析提取 生成角色SKILL.md 追加 / 回滚版本快照 它的价值在于"可持续进化":第一版不像,可以按补充的性格和新素材重新生成,并保留语气特征,让角色随着材料增多越来越贴近本人。 用前须知 该技能无需外部 API Key,依赖 Python 解析脚本和本地文件读写,生成物默认写入本地目录。输入素材仅应在你获得授权的前提下使用,仅适用于个人回忆整理、情感疗愈、关系复盘或本地角色实验,不得用于骚扰、跟踪或侵犯隐私的目的。 怎么用它 用法是把素材和你的整理意图用自然语言交给它,它会引导你逐步补全。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "把这份微信导出记录做成一个本地回忆角色,只留在本机使用,不联系真人。" "我又找到几张旧照片,把时间线和说话习惯补进去,只放本地。" "这个角色说话不太像,按我刚补充的性格重新生成一个版本,保留原来的语气。" 它适合这些场景:希望基于聊天记录和回忆创建一个本地对话模拟角色;已有生成结果不够像、需要追加材料或修正说话方式;需要从照片、社交内容和口述片段补全关系时间线;以及希望列出、回滚或删除已生成的个人记忆类角色。 大家常问 聊天记录里的"说话风格"指的是什么?为什么把它单独提取出来对还原一个人的语气这么重要? 说话风格是一个人稳定出现的语言特征总和——词汇偏好、句法长短、修辞习惯、标点节奏和情绪标记。单独提取后,它独立于身份和知识两层,作为锚点约束输出,让模型从"统计平均态"被拉到具体某个人的语气上。 在一个用聊天记录做出来的本地角色文件里,Persona(人物性格)和 Relationship Memory(关系记忆)分别是什么?它们各自负责承载哪一部分内容? Persona 是不变的底色,承载性格、背景、语言风格、价值观和限制规则;Relationship Memory 是动态的关系画布,承载互动摘要、情感变化、共享信息和未完结线索。前者保证"是谁"不漂移,后者保证"我们之间"有延续。 本地运行的对话角色和云端 AI 聊天机器人在数据流向上有什么本质区别?为什么涉及私人聊天记录的回忆场景一般更推荐本地形式? 云端模式下每条输入都会进入服务端内存、缓存和日志,存在多份副本;本地模式下数据从输入到推理全程不离开本机,不产生网络流量。回忆场景要批量读取历史记录,本地形式能避免大规模数据外泄。 为什么用聊天记录生成的 AI 角色,第一次往往"不太像"本人,需要不断追加素材重新生成,这背后的原因是什么? 第一次只采样了人格空间的低维投影,覆盖高频特征但漏掉边界行为;而"像不像"靠的是分布一致性,不是命中率。追加素材本质是降低压缩比、补全稀疏区域的边界样本,让离散逼近更接近真实分布。 想用上这个技能? 「扩展技能模板」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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学术论文怎么检索?构关键词矩阵做质量分级

「学术论文检索」是「龙虾部署大师」技能市场中的文献检索技能:基于 Semantic Scholar 数据源,按主题、作者、期刊和时间范围执行多轮检索,输出含元数据、相关性分级、质量评分、开放获取状态和检索日志的结构化文献报告,替代人工逐个数据库翻找与筛选。 技能效果 检索近五年大模型教育应用的高被引论文时,它从 OpenAlex 拉出二十多篇,按综述、医学教育、学术诚信等主题分到各期刊,逐篇标了作者、年份和被引量。 做文献综述,为什么找论文最耗时 文献检索是研究的第一步,也是最容易堆积时间的一步。难点不在于"搜不到",而在于搜得太多、筛得太慢:一个关键词在数据库里可能返回上千条结果,相关的与擦边的混在一起;不同表达方式(同一概念的不同术语)会漏掉关键文献;判断一篇论文值不值得读,还要逐条去看引用量、期刊分区和是否有开放 PDF。这些环节叠加,光是建立一份可靠的文献基线就要耗去大量时间。 检索"大语言模型 教育应用" 弱相关 主题擦边 高相关 · 高被引 术语不同被漏掉 重复条目 核心期刊 数百条结果混在一起,逐条核引用量、分区、PDF → 人工筛选慢、易漏、口径不一 这个技能能帮你拿到什么 它把"海量检索 + 人工筛选"变成一条可复用的检索流程。流程上,它先确认研究主题、文献类型、时间范围与筛选口径,再通过预检索识别核心期刊、重要作者和研究方向,构建关键词矩阵后执行多轮检索;输出上,每篇文献都带相关性分级、引用影响、期刊质量与作者影响力的评分,并标注是否开放获取、能否拿到 PDF。最终交付的是一份结构化文献报告,而不是一堆原始搜索结果。 确认主题 类型 / 时间 / 口径 关键词矩阵 多轮扩展检索 评分分级 相关性 / 引用 / 期刊 开放获取标记 文献报告 + 检索日志 针对不同的调研目的,它的检索维度也不同: 检索维度适用场景 按主题对一个研究方向做背景调研,识别核心期刊与高被引文献 按作者追踪某位学者的研究脉络,按年份排出代表论文与引用情况 按期刊会议聚焦特定来源,筛出符合质量门槛的论文清单 用前须知 该技能基于 Semantic Scholar 公开数据源,需要 Python 与 requests 库运行检索脚本。无需强制 API Key 即可使用;若配置 Semantic Scholar API Key,可提升请求速率限制。检索结果的覆盖范围以该数据源收录情况为准。 怎么用它 用法是用自然语言把研究主题、文献类型和筛选偏好说清楚,无需自己拼检索式。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "检索近五年大语言模型教育应用的高被引论文,按主题和期刊分组排序。" "梳理张锋团队基因编辑的代表论文,按年份排出研究脉络和引用量,并标清期刊。" "找多模态医学影像的综述,优先开放获取的,标出核心期刊和主要作者。" 它适合这些场景:撰写文献综述前,批量筛选近年高相关论文与开放 PDF 链接;对一个新兴方向做快速背景调研,识别主要作者和核心期刊;追踪指定学者的研究贡献,按时间线整理代表论文;为项目立项或开题报告准备结构化文献证据和可追溯的检索过程记录。 想用上这个技能? 「学术论文检索」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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本体知识建模法,用实体属性关系建可追溯知识图谱

「本体知识建模」是「龙虾部署大师」技能市场中的知识图谱技能:用实体、属性和关系表示人员、项目、任务、文档、事件等对象,变更以追加日志写入 graph.jsonl,并可通过 schema 约束必填字段、枚举、关系类型和无环依赖,帮助多个技能共享结构化状态并保留可追溯的历史。 技能效果 让它记住“Alice 负责官网改版、关联到三月发布”,它把人物和任务建成结构化本体,连 responsible_for、part_of 两条关系链和查询命令都生成好了。 让 AGENT 记住事情,为什么这么难 让代理"记住"某个人负责什么项目、某个任务被谁阻塞,听起来简单,做起来却容易散。把信息写成自由文本,时间一长就互相矛盾、查不回去;每个技能各自维护一份状态,就成了互不相通的数据孤岛;想表达"任务 A 阻塞任务 B"这类关系,纯文本既存不住结构,也无法做类型检查和合法性校验。结果是记录越积越多,可靠地查询、关联和复用却越来越难。 自由文本记忆 散落的笔记 互相矛盾 技能各存一份 · 孤岛 类型化知识图谱 人员 项目 任务 负责 包含 这个技能用什么方式管理知识 它提供一个类型化的知识图谱:把人员、组织、项目、任务、事件、文档、消息、笔记、账户、策略等都建成带类型的实体对象,再用 has_owner、blocks 这类关系把它们连起来,且关联是幂等的(重复建立不会产生脏数据)。所有变更以追加日志的形式写入技能目录内的 graph.jsonl,因此保留完整的可追溯历史;通过 schema.yaml 可以约束必填属性、枚举值、关系类型、基数以及无环依赖,对知识库结构施加类型检查。查询、遍历和过滤则用来获取任务、依赖、文档与上下文。 创建实体 / 关联 schema 校验必填 / 枚举 / 基数无环依赖 追加日志graph.jsonl可追溯历史 查询 / 遍历多技能共享 用前须知 该技能无需外部 API Key。首次使用需运行 Python setup 脚本安装依赖;数据保存在技能的 memory/ontology 目录下,已有的日志和 schema 应以追加合并的方式处理,而不是覆盖。它支持后续扩展到 SQLite。该技能偏向开发者与自动化场景,用于构建可验证、可追溯的结构化状态。 怎么用它 用法是用自然语言告诉它要记住的对象、关系,或要查询的内容。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "记住 Alice 负责官网改版,并把它关联到三月的发布任务,别丢掉关系链。" "查一下 CRM 项目下面还有哪些处于阻塞中的任务,按负责人分组列出来。" "把这份会议纪要连到增长实验项目和参会人,保留文档路径和来源。" 它适合这些场景:需要让代理记住某个人、项目、任务或文档,并能在后续查询;多步骤计划需要表示为可验证的图变更、依赖关系和回滚步骤;跨技能共享任务、承诺、事件等状态,避免各自维护孤岛数据;希望对知识库结构施加类型检查、关系基数和无环约束规则。 想用上这个技能? 「本体知识建模」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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AI整理治疗方案怎么做

「治疗方案整理」是「龙虾部署大师」技能市场中的临床文档整理技能:作用是把病情、诊断、目标、干预和随访信息,整理成结构化、可执行、以患者为中心的治疗计划文档,覆盖通用医学、康复、心理健康、慢病、围手术期和疼痛管理等专科,支持一页版到标准版的不同复杂度,并可渲染成专业 A4 PDF。 技能效果 按一份糖尿病合并高血压的病历整理方案,它做出可30秒扫读的首页指标对照表,并按SMART写清短期治疗目标。 整理治疗计划,琐碎在哪? 把一份治疗方案写成规范、能交付的文档,是临床和康复团队的高频工作,琐碎也都在细节上。同一份计划要把阶段目标、干预措施、监测指标、随访安排和转诊节点都列清楚,还得让关键安全阈值一眼可查;目标要写成可量化、可执行的形式,而不是一句"加强康复"。 另一个常被忽略的问题是格式一致性:中文临床资料里常混入英文模板的占位内容,PDF 排版又要兼顾首页可扫读和整体专业度。这些都不是医学判断本身,却实实在在占用时间。 散落的信息 → 结构化计划 病情诊断 治疗目标 干预 / 随访 治疗计划文档 SMART 目标(可量化) 分阶段干预 + 监测指标 关键安全阈值(醒目) 随访 / 转诊节点 这个技能能帮你做什么? 这个技能把治疗计划的整理拆成几个可控环节:先做环境检查和复杂度判断,按病种复杂度和专科类型选择一页版或标准版模板;再生成模板(LaTeX 或 JSON)并填充 SMART 目标和干预措施;随后做完整性验证,核对安全要点、药物记录、随访安排、SMART 目标和语言一致性;最后通过 LaTeX 或内置 Python 路线渲染成专业 A4 PDF。对复杂治疗路径,还可加入流程图、时间线或关键决策节点的图示。 环境检查 复杂度判断 模板 + 内容 完整性验证 渲染 PDF 语言一致 · 隐私合规 · 安全阈值清晰 整个过程强调语言一致、隐私合规、引用克制,让关键安全阈值清晰可查,输出便于团队评审和交付的临床计划文档。 用前须知 它整理出的是结构化文档,仅作临床记录与沟通参考,不构成正式医疗建议,更不能替代执业医师的诊断与决策;所有方案必须由具备资质的医疗专业人员复核后才能用于患者。技术上首次运行需执行 setup.py 检查依赖,需要 Python 环境;PDF 走 LaTeX 或内置 Python 渲染路线,后者依赖 Playwright/Chromium。 怎么用它? 用法是把病历或方案要点,连同对文档形式的要求,用自然语言交给它。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "按这份病历整理糖尿病治疗方案,目标和随访写清楚,首页能扫读。" "为术后膝关节康复做一页版计划,训练里程碑按周写可量化数值,随访写明。" "这位慢性腰痛患者要多学科方案,药物风险和复诊安排单独标出来。" 它适合这些场景:医生要把糖尿病、卒中康复或慢性疼痛方案整理成专业 PDF;护理或康复团队需要清晰列出阶段目标、干预、监测和转诊点;中文临床资料需要保持同一语言、避免混入英文模板占位;复杂治疗路径需要加入流程图、时间线或关键决策节点图示。它服务于标准化文档的准备,临床决策权始终在专业人员手中。 大家常问 治疗方案里的 SMART 目标是什么意思?为什么医生在写治疗计划时偏向这种写法? SMART 指 Specific(具体)、Measurable(可量化)、Achievable(可实现)、Relevant(相关)、Time-bound(有时限)。它把"加强康复"变成"12 周内 6 分钟步行距离从 200 米提至 350 米"这种可对照的标尺,让多学科团队对同一目标的"达成与否"判断一致,复诊评估也有量化依据。AI 仅供参考,治疗目标需医生结合个体情况设定。 治疗计划里的一页版和标准版有什么区别?分别在什么场景下更合适? 一页版严格控制在 A4 一页,只保留直接改变临床决策的关键信息,适合方案明确的常见病、患者随身携带、复诊快速对照。标准版通常 3–6 页,包含目录、分章节的诊断依据、分阶段干预、监测计划与关键指南引用,适合多学科协作、合并症分层、转诊交接和档案留存。具体选用以医生判断为准。 为什么 AI 整理出的治疗方案必须由执业医师复核后才能用于患者?这种边界来自哪里? AI 是基于语料的统计归纳,不具备体格检查、辅助检查解读和因果推理能力,也无法系统性排除主动脉夹层这类危急诊断。这条边界由执业医师法的资格制度、AI 的幻觉与知识截止限制、"不伤害"伦理三层共同决定,所以 AI 输出仅供参考,最终诊断与处方必须由执业医师完成。 治疗计划里的随访和复诊是同一件事吗?两者有什么核心区别? 不是同一件事。复诊由患者发起,必须到院挂号、由医生重新接诊并可开处方,是一次完整的诊疗闭环;随访由医生或机构主动发起,形式可以是电话、线上问询、远程数据回传或护士回访,目的是追踪病情、康复指导和依从性管理,不一定构成诊疗行为。具体安排以主诊医生医嘱为准。 想用上这个技能? 「治疗方案整理」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29
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数据叙事方法,把原始指标整理成决策故事线,以关键洞察开头

「数据叙事」是「龙虾部署大师」技能市场中的汇报沟通技能:它面向分析汇报、经营复盘、投资人材料和高管沟通场景,把原始指标整理成有决策指向的故事线。它先确认数据、受众、目标和输出格式,再按"问题解决、趋势变化或方案比较"选择叙事框架,套用幻灯片、执行摘要或一页报告模板,输出强调先给关键洞察、再用数字与上下文支撑、最后落到行动项。 技能效果 把季度经营数据讲给老板听时,它先列原始指标,再翻译成不堆术语、突出关键变化的口语汇报。 数据都对,为什么老板还是没听懂 问题往往不在数据本身,而在表达顺序。常见的汇报是把图表和指标按统计逻辑一股脑铺开,留给听众自己去拼"所以呢、然后该怎么办"。对非技术的管理层、董事会或投资人来说,他们要的不是"发生了什么"的全量罗列,而是"关键变化是什么、为什么、接下来该做什么"。当结论被埋在第十页、术语盖过含义时,再扎实的分析也推不动决策。 堆指标 结论藏在最后 先讲洞察 关键变化 + 原因 下一步行动 这个技能怎么把数据讲成决策 它把"整理数据"换成"组织叙事"。第一步,它确认数据、受众、目标和交付格式,让内容始终对着决策场景而非泛泛分析;第二步,按场景在"问题解决、趋势变化、方案比较"三类框架中选一个合适的叙事骨架;第三步,套用执行摘要、数据故事流或一页仪表盘模板来组织内容;第四步,生成以关键洞察开头的标题、段落过渡语和行动建议。它的核心取向很明确:先给结论,再用数字、上下文和可视化建议支撑,最后把"发生了什么"转成"接下来该做什么"。 确认数据 / 受众 选框架问题/趋势/比较 套模板摘要/一页报告 洞察 + 行动先结论后支撑 用前须知 该技能无需 API Key。使用时需要你提供可分析的数据、受众和目标;如需套用具体框架或模板,会依赖技能目录内的 references 文件。它负责把数据组织成叙事,结论是否成立仍取决于你给的数据本身。 怎么用它 用法是把数据、对象和这次汇报要达成的目的用自然语言交给它。例如可以这样对它说: 可以这样对它说 "把这份季度数据改成老板能听懂的汇报,先讲关键变化,别堆术语。" "这组留存曲线做成一页故事,说明为什么要改定价,让管理层能拍板。" "投资人会前需要一版数据叙事,突出增长和风险,也解释现金压力。" 它适合这些场景:为季度经营复盘提炼指标变化原因并形成高管可读的结论页;把产品、增长或财务数据整理成董事会或投资人材料;将复杂分析报告改写成非技术团队能看懂的一页摘要;以及基于多个方案的指标差异,输出可支撑业务决策的推荐理由。 大家常问 数据叙事是什么意思 数据叙事是把数据、图表与上下文按逻辑线串起来,先抛关键洞察、再用证据支撑、最后落到行动建议,让受众听懂"发生了什么、为什么重要、接下来该做什么"。 数据可视化和数据叙事的区别是什么 可视化是把数据画成图表的表达手段,受众自行解读;叙事是在可视化之上加入上下文、逻辑线和行动指向,结论由叙事者预先明示。可视化是"画图",叙事是"用图讲道理"。 为什么数据汇报要先讲关键变化、再讲数字 人脑先收"框架"再填"细节"。先讲变化等于告诉听众该关注什么,数字只作佐证;反过来要让听众自己拼结论,既慢又易错。倒金字塔结构能在前30秒锁定关键信息。 经营复盘汇报怎么让管理层听懂数据背后的业务含义 把数据当论据而非论点:先抛核心判断、再用数字支撑。每个关键变化做"发生什么—哪块导致—为何这样"三层归因,配同比环比等对比维度,结尾给出需决策事项与建议。 想用上这个技能? 「数据叙事」就在「龙虾部署大师」的技能市场里,打开 技能市场 就能一键安装使用。 还没装龙虾?先 一键部署「龙虾部署大师」,在本地跑起来后再装技能即可。 注:技能的实际效果与所选用的 AI 模型能力有关,不同模型下的表现可能存在差异。

2026/05/29

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