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搜索 问题 ，共找到 52 条记录
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未来预测激活指南

soft-predict-future
davepoon/buildwithclaude
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Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。
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NotebookLM 研究助手

notebooklm
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 run.py 封装连接 Google NotebookLM，使用 Gemini 依据文档来源回答问题，涵盖认证、笔记本管理与查询流程的自动化操作。
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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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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
312
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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基于开发商的游戏检索

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EverMind-AI/EverOS
338
当问题没有提供游戏名称，而是提供了开发商公司的间接线索时，使用此技能。这些线索可能包括公司名称的字面含义、创始人背景、公司历史或慈善基金会活动。需要先根据线索识别出开发商，再利用该开发商的官方目录找到目标游戏。
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印度演员假设猜测法

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EverMind-AI/EverOS
213
该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。
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南亚电影：演员生平信息定位

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EverMind-AI/EverOS
387
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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Qdrant索引与数据摄取优化指南

qdrant-indexing-performance-optimization
github/awesome-copilot
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本指南旨在帮助用户诊断和解决Qdrant数据库的性能瓶颈。它详细介绍了如何优化缓慢的数据上传、处理优化器运行卡顿的问题，并提供了HNSW参数调优、数据分片以及多租户索引的最佳实践，确保向量搜索的高效性能。
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Claude API 调试信息收集

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具用于收集Anthropic Claude API的全面诊断证据。当遇到持续的API连接或功能问题时，使用此工具可以获取关键的`request-id`、速率限制头、SDK版本和连接状态，从而为撰写详尽的支持工单提供关键信息，加速故障排除过程。
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实时语音转写与AI深度分析

assemblyai-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流提供完整的音频处理能力，涵盖实时流式转写（适用于直播字幕和语音助手）和基于LeMUR的深度后处理。用户可以使用它来总结会议内容、根据转录稿件回答问题、提取待办事项，或对录制音频运行自定义LLM分析。
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