Research

social-graph-ranker là lớp xếp hạng đồ thị có trọng số cho việc tìm kiếm warm intro, chấm điểm cầu nối và phân tích khoảng trống mạng lưới trên X và LinkedIn. Hãy dùng skill social-graph-ranker khi bạn cần một công cụ xếp hạng có thể tái sử dụng cho Lead Research, chứ không phải một quy trình outbound hay duy trì mạng lưới trọn vẹn.

search-first là một quy trình nghiên cứu trước khi viết code, giúp tìm các công cụ, thư viện và mẫu có sẵn trước khi bạn xây dựng phần tùy chỉnh. Hãy dùng skill search-first để đánh giá các lựa chọn, so sánh đánh đổi và quyết định nên áp dụng, mở rộng hay tự xây dựng với ít phỏng đoán hơn.

research-ops là một quy trình làm việc ưu tiên bằng chứng cho nghiên cứu trạng thái hiện tại trong ECC. Hãy dùng nó để tìm thông tin mới, so sánh các lựa chọn, bổ sung dữ liệu về người hoặc công ty, và đưa ra khuyến nghị dựa trên bằng chứng công khai cùng bối cảnh nội bộ nếu có. Nó hoạt động như một lớp điều phối cho nghiên cứu web, trích dẫn và hỗ trợ ra quyết định có thể lặp lại.

Kỹ năng market-research giúp bạn tạo ra nghiên cứu có dẫn nguồn, đủ độ tin cậy để ra quyết định về thị trường, đối thủ, quỹ đầu tư và xu hướng công nghệ. Dùng cho định cỡ thị trường, phân tích cạnh tranh, thẩm định nhà đầu tư và kiểm tra luận điểm. Kỹ năng này nhấn mạnh bằng chứng mới nhất, kết luận rõ ràng, và tách bạch giữa факт, suy luận và khuyến nghị.

exa-search là một skill Exa MCP dành cho nghiên cứu web cập nhật, ví dụ code, thông tin công ty, tra cứu người và tìm nguồn nhanh. Hãy dùng nó khi độ mới và bằng chứng là yếu tố quan trọng, và khi bạn cần một hướng dẫn thực tế về exa-search cho tìm kiếm trực tiếp, trả lời dựa trên công cụ và quy trình nghiên cứu web.

deep-research biến các câu hỏi rộng thành nghiên cứu web có trích dẫn bằng các công cụ MCP firecrawl và exa. Hãy dùng nó để so sánh nguồn, tổng hợp phát hiện và tạo báo cáo có dẫn nguồn cho phân tích đối thủ, đánh giá công nghệ, thẩm định và các quyết định khác cần bằng chứng.

Open Notebook là một workspace nghiên cứu mã nguồn mở, tự host, phục vụ phân tích tài liệu, ghi chú, chat có dẫn nguồn, tìm kiếm và tạo tóm tắt kiểu podcast. Hãy dùng kỹ năng open-notebook để tổ chức notebook, nạp PDF, trang web, âm thanh, video và file Office, đồng thời hỗ trợ các quy trình riêng tư, ưu tiên API cho Data Analysis.

hypogenic là một skill để tạo và kiểm tra giả thuyết trên các tập dữ liệu dạng bảng hoặc dữ liệu trích xuất từ văn bản, có hỗ trợ LLM. Nó giúp phân tích dữ liệu với hypogenic bằng cách biến các câu hỏi thực nghiệm thành quy trình làm việc có cấu trúc và có thể kiểm chứng cho diễn giải phân loại, phân tích nội dung và phát hiện gian lận. Hãy dùng khi bạn cần giả thuyết có bằng chứng, không chỉ là động não ý tưởng.

dhdna-profiler trích xuất các mẫu nhận thức và “dấu vân tay tư duy” từ văn bản hoặc lời nói. Dùng nó để lập hồ sơ cách một người suy luận, ra quyết định, đặt giá trị và giao tiếp; so sánh phong cách tư duy; hoặc trả lời câu hỏi “phong cách tư duy của tôi là gì?”. Skill này đặc biệt hữu ích cho phân tích có cấu trúc, đối chiếu lặp lại, và đào sâu vào “bộ não” đứng sau một đoạn nội dung.

notion-research-documentation giúp tìm kiếm trong Notion, lấy các trang liên quan và chuyển chúng thành các bản tóm tắt có trích dẫn, so sánh, tổng hợp hoặc báo cáo. Hãy dùng skill notion-research-documentation này cho viết tài liệu tri thức, tài liệu nội bộ, theo dõi đối thủ và các memo ra quyết định khi nguồn của bạn nằm trong Notion.

market-sizing giúp ước tính TAM, SAM và SOM bằng cả phương pháp top-down lẫn bottom-up. Hãy dùng cho quy trình Market Research, quyết định thâm nhập thị trường, bộ deck cho nhà đầu tư và kế hoạch ra mắt khi bạn cần một logic trail có thể bảo vệ, các giả định cần kiểm chứng và một ước tính thị trường sơ bộ thực tế.

Skill swot-analysis để đánh giá SWOT có cấu trúc, kèm khuyến nghị hành động. Hãy dùng khi cần phân tích chiến lược, phân tích cạnh tranh, hoặc định vị sản phẩm/doanh nghiệp với góc nhìn rõ ràng giữa yếu tố nội bộ và bên ngoài.

summarize-interview biến bản ghi phỏng vấn khách hàng thành một bản tóm tắt khám phá có cấu trúc với JTBD, giải pháp hiện tại, tín hiệu hài lòng, insight chính và các hành động tiếp theo. Hãy dùng nó cho bản ghi phỏng vấn, làm sạch transcript và các bản tóm tắt ngắn gọn dành cho đội ngũ sản phẩm, nhà nghiên cứu, founder hoặc quy trình Data Analysis.

Kỹ năng prioritize-features cho Quản lý sản phẩm giúp xếp hạng backlog tính năng thành top 5 có cơ sở, dựa trên tác động, công sức, rủi ro và mức độ phù hợp chiến lược. Hãy dùng khi bạn cần so sánh ý tưởng tính năng, ra quyết định về phạm vi, và giải thích vì sao một mục nên được ưu tiên trước.

interview-script giúp bạn tạo bộ câu hỏi phỏng vấn khách hàng có cấu trúc, với các phần khởi động, khai thác trọng tâm và kết thúc. Skill này áp dụng tư duy của The Mom Test và cách gợi mở kiểu JTBD để giữ câu hỏi trung lập, tránh chào bán, và tập trung vào hành vi trong quá khứ cho các buổi phỏng vấn khám phá, sản phẩm và UX research.

identify-assumptions-existing giúp bạn kiểm tra độ vững của một ý tưởng tính năng trong sản phẩm hiện có bằng cách làm lộ ra các giả định rủi ro trên bốn khía cạnh: Value, Usability, Viability và Feasibility. Skill này kết hợp góc nhìn từ PM, designer và engineer, đồng thời có lớp tư duy “devil’s advocate” cho Strategic Planning và rà soát rủi ro trước khi build.

user-segmentation giúp biến phản hồi, phỏng vấn, ticket hỗ trợ, khảo sát và log sử dụng thành các phân khúc người dùng rõ ràng dựa trên hành vi. Được xây dựng cho Phân tích dữ liệu, kỹ năng này xác định ít nhất 3 nhóm có thể hành động được dựa trên jobs-to-be-done, động lực và nhu cầu chưa được đáp ứng, thay vì chỉ dựa vào nhân khẩu học.

Kỹ năng sentiment-analysis biến phản hồi người dùng thành insight theo từng phân khúc, điểm cảm xúc, JTBD và tác động lên sản phẩm. Hãy dùng nó cho sentiment-analysis trong Data Analysis với review, khảo sát, ghi chú hỗ trợ hoặc social listening khi bạn cần một hướng dẫn sentiment-analysis thực tế, chứ không chỉ là kiểm tra phân cực cảm xúc chung chung.

Skill customer-journey-map giúp bạn tạo bản đồ hành trình khách hàng end-to-end với các giai đoạn, điểm chạm, cảm xúc, điểm đau và cơ hội cải thiện. Skill này phù hợp cho nghiên cứu UX, tối ưu onboarding và phân tích trải nghiệm khi bạn cần một câu chuyện hành trình có cấu trúc từ những đầu vào rời rạc, lộn xộn.

competitor-analysis giúp bạn lập bản đồ thị trường, xác định 5 đối thủ trực tiếp và so sánh định vị, giá, tính năng, điểm mạnh, điểm yếu và cơ hội khác biệt hóa. Dùng cho nghiên cứu cạnh tranh, bản tóm tắt cạnh tranh, chuẩn bị ra mắt hoặc competitor-analysis cho Competitive Analysis khi bạn cần những insight đủ rõ để ra quyết định.

competitive-battlecard giúp bạn tạo một battlecard sẵn sàng cho bán hàng cho một đối thủ cụ thể, bao gồm định vị, so sánh tính năng, xử lý phản đối và cách diễn giải thắng/thua. Dùng cho phân tích cạnh tranh, hỗ trợ bán hàng và chuẩn bị nội bộ khi bạn cần câu trả lời thực tế cho “vì sao chọn chúng ta thay vì đối thủ X?”

huggingface-papers giúp bạn đọc các trang bài báo trên Hugging Face ở dạng markdown và trích xuất metadata có cấu trúc từ papers API, bao gồm tác giả, model được liên kết, dataset, Spaces, repo GitHub và trang dự án. Hãy dùng nó cho các URL bài báo trên Hugging Face, URL hoặc ID arXiv, và các quy trình Academic Research cần bằng chứng từ trang bài báo.

huggingface-paper-publisher giúp xuất bản và quản lý bài báo nghiên cứu trên Hugging Face Hub. Dùng để lập chỉ mục các bài trên arXiv, liên kết bài báo với model hoặc dataset, xác minh tác giả và tạo bài nghiên cứu Markdown bằng các template cho viết kỹ thuật.

hv-analysis là một skill nghiên cứu theo trục ngang-dọc để biến một sản phẩm, công ty, khái niệm, công nghệ hoặc cá nhân thành một báo cáo phân tích có cấu trúc. Hãy dùng skill hv-analysis cho nghiên cứu chuyên sâu, so sánh cạnh tranh và đầu ra sẵn sàng đưa vào báo cáo, đặc biệt khi bạn cần hv-analysis cho Phân tích dữ liệu hoặc quy trình PDF chỉn chu.