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搜索 AI ，共找到 10312 条记录

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并行分派智能体

dispatching-parallel-agents

jnMetaCode/superpowers-zh

在面临多个相互独立、可并行的任务或故障时，为每个独立问题域分派具有隔离上下文的专用智能体，使其并行工作、互不干扰，并保持主上下文用于协调与集成。

请求代码审查

requesting-code-review

jnMetaCode/superpowers-zh

在完成任务或合并代码前，派遣代码审查子代理验证工作成果。通过准备 Git 提交哈希和使用特定模板，确保问题在扩散前被发现。处理审查反馈以修复关键问题，保持代码质量和架构完整性，避免低级错误。

Git工作树隔离开发环境

using-git-worktrees

jnMetaCode/superpowers-zh

本技能旨在指导用户建立完全隔离的开发工作区。它提供了一套完整的流程，用于确保所有的开发更改不会污染主分支。流程包括检测当前工作区状态、创建新的隔离工作树（优先使用原生工具），并负责安装项目依赖和运行基线测试，确保开发工作从一个干净、稳定的状态开始。

板球记分卡搜索技巧

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EverMind-AI/EverOS

本指南介绍了利用精确的板球得分数据进行搜索的高级技巧。用户应避免使用宽泛的描述，而是结合特定的统计数字，例如总得分（如168/9）、得分、局数、失 wicket 等信息，构建目标明确的查询语句。这种方法能极大提高搜索的准确性和效率，尤其适用于体育数据研究。

非英文国家犯罪案件调查指南

crime-non-english

EverMind-AI/EverOS

本指南旨在指导用户在调查非英文国家（如泰国、马来西亚等）的犯罪案件时，掌握本地语言和文化背景知识。它强调不能仅依赖英文搜索，必须结合当地的专业术语、地名和媒体报道，才能获取完整、准确的案情信息。

犯罪事件角色链追踪

crime-role-chain

EverMind-AI/EverOS

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。

日常活动日志记录

memodb-io/Acontext

本工具用于结构化记录用户的每日活动、学习进展、重要决策和关键学习点。它为每一天创建独立的文件，采用标准日期格式命名，确保日志内容按时间线清晰排列。通过简洁、第三人称的撰写方式，帮助用户建立一套系统化、可回顾的个人知识库。

复杂足球问答约束分解

football-constraint-decompose

EverMind-AI/EverOS

本技巧指导用户如何分解具备多重约束条件的复杂问题，尤其适用于足球历史或知识问答。它强调不应一次性搜索所有条件，而是应根据约束的唯一性（如：特定比赛结果 > 里程碑 > 年份范围）进行优先级排序。采用渐进式、级联式的搜索方法，可以逐步缩小范围，从而提高信息检索的准确性和效率。

足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis

EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。

通过个人故事追踪游戏开发者

game-person-story

EverMind-AI/EverOS

本技能用于通过搜索开发者罕见的个人故事、轶事或生活细节来间接定位游戏开发者。它不依赖于游戏数据库本身，而是利用访谈、博客或大会演讲中出现的独有、极具辨识度的短语或历史细节。当开发者身份难以直接查证时，这是一种深度研究的有效方法。

地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS

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。

利用周边环境进行地理交叉定位

geo-surrounding-cross

EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户如何通过组合多个独特的周边特征（如特定类型的商业设施或自然地标）进行交叉定位。它强调不能只依赖单一线索，而应将多个细节结合起来，形成独特的地理指纹，从而将大致区域缩小到精确位置，是进行深度信息检索的有效方法。

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