场景库

实现步骤

1. 1.访问 Deep Research 或 Genspark
2. 2.输入研究主题和报告框架要求
3. 3.AI 自动搜索和整合信息

实现步骤

1. 1.输入目标公司名称和调研侧重点
2. 2.Agent 自动搜索公司官网、Crunchbase、领英
3. 3.分析融资轮次、估值趋势和投资方

实现步骤

1. 1.收集学员信息：目标考试/当前水平/每天可学习时长
2. 2.AI 拆解考试大纲，生成带优先级的知识点地图
3. 3.每日推送当天学习任务和对应资源

实现步骤

1. 1.将 PDF 上传到指定文件夹
2. 2.配置 filesystem MCP 读取文件
3. 3.让 AI 提取关键信息并结构化

实现步骤

1. 1.列出目标竞品清单
2. 2.Agent 自动访问官网、AppStore评价、社交媒体
3. 3.分析产品特性矩阵和差异化优势

实现步骤

1. 1.确定目标专利范围和关键词
2. 2.通过 fetch MCP 下载 USPTO/EPO 专利文档
3. 3.Claude 分析专利权利要求书和技术方案

实现步骤

1. 1.检查老师模型是否满足两个核心条件：思维模式兼容（初始重叠率高）且具备学生未有的新能力（如额外RL训练获得）。
2. 2.若老师条件不足，优先选择同家族、经过额外RL训练的模型，或使用多教师OPD整合多个专家能力。
3. 3.在现有RL框架中，将优势函数替换为教师与学生log ratio的reverse KL散度，实现单行代码接入OPD。