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习惯追踪和问责教练。每日主动签到，追踪习惯连续天数，自适应激励。Keywords: 习惯, 打卡, 自律, habit tracker, accountability.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
AI Agent personality diagnosis and configuration system based on MBTI framework. Use when users want to (1) test/diagnose an Agent's personality type, (2) understand the gap between Agent's actual personality and user's desired personality, (3) generate configuration recommendations to adjust Agent behavior, (4) customize Agent's communication style, proactivity, reasoning approach, or execution patterns. Supports both free tier (quick assessment) and premium tier (full 93-question assessment with detailed diagnostics).
数据看板。业务数据看板生成器。自动搭建KPI监控看板、实时指标追踪、定期自动报告推送 Keywords: 数据看板, dashboard, KPI监控, 业务分析.
arXiv论文智能阅读助手。通过对话式交互阅读和分析学术论文。Keywords: 论文, arXiv, paper, academic research.
八字排盘与农历/干支日期查询技能。用于用户请求“算八字”“四柱排盘”“阳历/农历时间转八字”“查询某天农历或干支日期”“查黄历/宜忌”等场景；关键词包括：八字、四柱、命理、阳历转八字、农历转八字、黄历、宜忌、干支日期、农历日期。 / Bazi charting and Chinese calendar conversion skill. Use for requests like “calculate my Bazi”, “Four Pillars chart”, “convert solar/lunar datetime to Bazi”, “check Chinese almanac (huangli)”, or “check auspicious/inauspicious activities (yi-ji) for a date”; keywords include: Bazi, Four Pillars, solar-to-Bazi, lunar-to-Bazi, Chinese calendar, Chinese almanac (huangli), yi-ji, heavenly stems and earthly branches.
学术引用管理器。管理参考文献、自动格式化引用和生成参考文献列表。Keywords: 引用, 参考文献, citation, bibliography.
引用管理。学术引用管理助手。文献导入整理、多种引用格式生成(APA/MLA/Chicago)、参考文献列表管理 Keywords: 引用管理, citation, 参考文献, 学术写作.
| name | habit-tracker |
| description | 习惯追踪和问责教练。每日主动签到，追踪习惯连续天数，自适应激励。Keywords: 习惯, 打卡, 自律, habit tracker, accountability. |
每日主动签到追踪习惯连续天数。适用于早起打卡、读书打卡、运动打卡等习惯养成场景。
触发关键词: 习惯, 打卡, 自律, habit tracker, accountability
pip install pandas requests
习惯打卡系统——支持每日/每周/自定义频率
连续天数统计和习惯养成曲线
习惯关联分析——发现哪些习惯互相影响
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|---|---|
create | 创建习惯 | python3 scripts/habit_tracker_tool.py create [参数] |
check | 打卡 | python3 scripts/habit_tracker_tool.py check [参数] |
stats | 查看统计 | python3 scripts/habit_tracker_tool.py stats [参数] |
创建习惯：早起6点/阅读30分/运动1小时
执行：
python3 scripts/habit_tracker_tool.py create '早起6点' '阅读30分' '运动1小时'
打卡：今天完成了阅读
执行：
python3 scripts/habit_tracker_tool.py check --habit 阅读
查看习惯完成统计
执行：
python3 scripts/habit_tracker_tool.py stats --period month
# 📊 习惯打卡教练报告
**生成时间**: YYYY-MM-DD HH:MM
## 核心发现
1. [关键发现1]
2. [关键发现2]
3. [关键发现3]
## 数据概览
| 指标 | 数值 | 趋势 | 评级 |
|------|------|------|------|
| 指标A | XXX | ↑ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 指标B | YYY | → | ⭐⭐⭐ |
## 详细分析
[基于实际数据的多维度分析内容]
## 行动建议
| 优先级 | 建议 | 预期效果 |
|--------|------|----------|
| 🔴 高 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟡 中 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟢 低 | [具体建议] | [量化预期] |
pip install pandas requests