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基于唐氏深度研究法的 A 股个股深度研究 skill。用于在个股研究场景下定义输入要求、首轮研究维度、证据标准、时效纪律、技术验证要求和最终报告格式。唐氏深度研究法的具体流程、轮次设计与发散-收敛执行方式，不在本 skill 中展开，Agent 应先加载 deep-research skill 了解并遵循其随机应变、轮次串行推进、最终兼顾广度与深度的研究方法。触发词：个股深度研究、股票深度研究、唐氏深度研究个股、A股个股研究、股票投资分析。

基于唐氏深度研究法的 A 股指数天气预报研究 skill。用于在指数研究场景下定义输入要求、首轮研究维度、证据标准、时效纪律、技术验证要求和最终报告格式。唐氏深度研究法的具体流程、轮次设计与发散-收敛执行方式，不在本 skill 中展开，Agent 应先加载 deep-research skill 了解并遵循其随机应变、轮次串行推进、最终兼顾广度与深度的研究方法。触发词：指数深度研究、指数天气预报、唐氏深度研究指数、上证指数研判、沪深300未来走势。

唐氏深度研究法（Tang Deep Research）。迭代式深度研究工作流，通过多轮「发散→收敛」循环对复杂问题进行系统化深入分析。适用于投资机会挖掘、问题本质探究、技术调研、方案选型等需要深度思考的任务。触发词：唐氏深度研究、深度研究、深度调研、迭代研究、深入分析、投资研究、deep research、iterative research。

给 Agent 使用的文本压缩与 token 统计工具 skill。通过命令行工具 llm-squeeze-cli 调用 OpenAI SDK 对文本做高信息密度压缩，也可单独统计文本 token 数，便于判断是否需要切块。支持可选指定压缩目标 token 数和重点保留的信息方向。适用于上下文太长、需要先压缩再继续分析、需要先看 token 数再决定是否切块、需要保留特定重点的信息整理场景。触发词：压缩文本、压缩上下文、统计 token、token 数、文本有多少 token、摘要到多少 token、保留重点信息、squeeze text、context squeeze。

微信公众平台 API 工具。支持多账号管理、Access Token 实时获取、封面图上传（永久素材）、正文图片上传、草稿创建、HTML 合规检查等核心接口。适合频繁切换公众号账号的场景。当需要操作微信公众号（上传图片、创建草稿、检查 HTML 格式、管理公众号凭证）时使用。触发关键词包括：微信公众号、公众平台、上传封面、上传图片到公众号、创建草稿、发布到微信、配置公众号凭证、检查HTML。