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客户成功智能洞察

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通过三款 Python 命令行工具，评估客户健康、识别流失风险并排序扩展机会，适用于留存分析、客户复盘与增长决策。

文档电子签章工作流设置

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本教程提供了一个使用 Documenso SDK 实现完整数字文档签署工作流的最小化示例。它详细演示了如何通过代码（TypeScript/Python）或REST API调用，完成文档创建、上传PDF、添加接收人、定位签名字段，并最终发起签署流程。适用于将电子签约功能集成到新的业务应用或进行基础流程测试。

Juicebox人脉搜索与档案丰富

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该技能展示了如何使用Juicebox SDK执行高级人脉搜索和个人档案丰富。用户可以使用自然语言查询（例如“FAANG的资深机器学习工程师”）搜索目标人员，并获取其详细的联系方式、技能和教育背景信息，适用于市场调研、人才挖掘和专业外展。

售前技术工程规划

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指导售前工程师利用 RFP 分析、竞争矩阵、POC 规划与演示准备，到技术方案与提案交付，确保覆盖率、差异化与赢单洞察。

数据驱动的敏捷教练与分析

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这是一个为Scrum Master设计的进阶技能，能够通过分析Jira等工具导出的敏捷冲刺数据。它提供包括蒙特卡洛速度预测、多维度团队健康评分（0-100分）以及回顾会议行动点追踪等全面的数据洞察，是进行流程优化、冲刺规划和利益相关者报告的强大工具。

股权表与退出瀑布

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为风投轮建模股权稀释、SAFE 转换和退出分配，生成 OCF 输入并借助 Python 脚本计算各轮持股变化与退出层级分配结果。

交易来源信号扫描

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通过 CLAUDE 搜索及 Python 评分，横向扫描招聘、融资、产品、团队、市场与技术六类信号，快速识别公司在投资节奏、增长动能与竞争风险上的关键迹象，为风险投资选股提供依据。

基金运营助理

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专为风投基金运营设计，通过 Claude Code 与 Python 协作，计算 TVPI、DPI、IRR、MOIC、carry 与管理费，并据此生成 LP 季度报告，涵盖投资、退出与市场洞察。

硬性创业筛查流程

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该技能在硬性筛查模式下推动VC流程，Claude收集信息、Python打分并格式化，最终产出可审计的创业公司投资结论和策略建议。

市场规模智能分析

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通过 Claude 与 Python 协作开展 TAM/SAM/SOM 估算，并整合竞争格局与技术栈洞察，支撑风投资决策。

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