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搜索 UI ，共找到 966 条记录
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生成TypeSpec Copilot智能体定义

typespec-create-agent
github/awesome-copilot
287
本工具用于为Microsoft 365 Copilot生成一套完整的、结构化的TypeSpec声明式智能体定义。它系统地构建了包括详细角色指令、对话示例和所需能力列表（如WebSearch、OneDrive、Teams、代码执行器）等关键组件，确保智能体具备完整的可用性和部署性。
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TypeSpec Copilot API 插件生成

typespec-create-api-plugin
github/awesome-copilot
439
为 Microsoft 365 Copilot 生成完整的 TypeSpec API 插件，包含 REST 操作、认证方式、确认弹窗和自适应卡片，确保 Copilot 能安全调用外部服务。
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犯罪事件角色链追踪

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EverMind-AI/EverOS
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当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS
129
这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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电影搜索最具区分度的线索

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EverMind-AI/EverOS
292
本技能指导用户优化电影搜索查询的构建方法。当问题包含一般性描述与高度具体细节（如精确的评级、奖项或引用）时，应始终以最具区分度的细节作为搜索的重点。这样做能显著提高信息检索的准确性和效率。
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犯罪案件类型识别与搜索

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EverMind-AI/EverOS
221
该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型（如谋杀、盗窃、纵火、事故），并结合该领域特有的关键词和关键约束（如金额、时间、地点），从而构建出高精确度的搜索查询，极大提升信息检索效率。
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苏格拉底AI导师伴侣

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24kchengYe/human-skill-tree
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该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师，模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问，引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度，并提供情绪化的反馈，确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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生物学描述到物种名称翻译

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EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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多步实体链追踪与关联分析

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EverMind-AI/EverOS
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该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。
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AI与机器学习知识体系教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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南亚电影：演员生平信息定位

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EverMind-AI/EverOS
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当问题没有直接给出电影名称，但提供了演员或导演的生平细节（如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量）时，使用此链式方法。核心流程是：利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影，并进行所有约束条件验证。
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AI智能体自进化引擎

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EvoMap/evolver
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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。
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