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与智能体对话
chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
324
用于需要咨询其他智能体、请求计划、评审或决策支持,或用户明确要求与某智能体交流时。描述智能体间如何查找合作伙伴、发起对话或后台任务、保持会话上下文,并避免沟通循环,是多智能体协作的基础技能。
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EverOS 自然语言持久记忆系统
evermind-ai-everos
EverMind-AI/EverOS
142
EverOS 插件为 OpenClaw 集成了持久化的长期记忆功能,通过上下文引擎API实现。它无需手动调用内存工具,即可在每次回复前自动召回相关历史上下文,并在对话结束后自动存储新的关键信息。用户可以进行自然流畅的对话,而系统会确保所有重要的上下文和偏好设置在不同会话间持续保留。
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足球线索深度追踪法
football-lead-tracking
EverMind-AI/EverOS
219
这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题,而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体(如球员、俱乐部或教练)。将这些实体视为新的线索,通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件,进行后续的二次搜索,确保知识链的完整性,不遗漏任何关键信息。
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历史人物候选人验证技巧
historical-candidate-verify
EverMind-AI/EverOS
148
本指南提供针对历史研究的定向验证策略。当初步搜索得出候选人物名单时,应立即停止广撒网式的搜索。取而代之的是,必须使用精确的查询模板,将候选人与所有具体约束条件(如时间、地点、家庭关系、关键事件)进行交叉验证,以确认身份并排除误判。
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KubeSphere集群状态与信息查询
kubesphere-cluster-management
kubesphere/kubesphere
160
本技能提供只读查询功能,用于获取KubeSphere集群的详细信息。您可以用于查询集群列表、检查当前状态、获取详细规格以及识别不同组件的版本信息。注意:本技能仅支持读取操作,严禁用于创建、更新或删除集群资源。所有管理和写入操作必须通过KubeSphere控制台完成。
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KubeSphere DevOps租户操作指南
kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
71
本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下,通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作,确保了严格的资源隔离性。
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领英专业内容优化器
linkedin-post-formatter
github/awesome-copilot
443
本工具能将您的原始想法或技术素材,转化为符合LinkedIn平台特点的专业级帖子。它使用Unicode字符模拟粗体、斜体等富文本效果,完美适配领英要求的纯文本格式。通过应用结构化模板(如钩子-内容-行动召唤),帮助用户撰写高吸引力、易阅读的专业内容,提升社交媒体影响力。
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拆解复杂的电影线索
movie-clue-decompose
EverMind-AI/EverOS
180
当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时(如奖项、年代、国家、演员等),本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索,避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。
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深度伪造检测与媒体溯源
resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
161
该技能提供全面的媒体情报分析能力,用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印,并验证说话人身份,确保媒体的真实性和可信度。
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数据库结构与关系探索
schema-exploration
apconw/Aix-DB
413
本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤,获取详细的表结构(包括列名、数据类型、主外键)以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式,为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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组合情节细节进行剧集搜索
tv-plot-detail
EverMind-AI/EverOS
221
这是一种提高剧集搜索命中率的高级技巧。当搜索特定电视剧时,不要仅依赖泛泛的类型或年代,而是将2-3个极具辨识度的情节细节(如角色牺牲、特定季度的事件)组合成一个查询。这种组合方法能利用情节点的独特性,快速精准地定位目标剧集。
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板球运动员生涯数据验证
cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息,可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节(包括赛制、对手、得分)、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制,确保数据准确性。
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