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EverOS 自然语言持久记忆系统

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EverMind-AI/EverOS
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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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深度伪造检测与媒体溯源

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Prat011/awesome-llm-skills
94
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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犯罪案件类型识别与搜索

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EverMind-AI/EverOS
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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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基于开发商的游戏检索

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EverMind-AI/EverOS
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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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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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AI智能体自进化引擎

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EvoMap/evolver
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Evolver是一个专为AI智能体设计的自进化引擎。它能够分析智能体的运行历史和性能数据，自动识别效率瓶颈和系统缺陷，并自主生成改进方案。其核心机制是通过本地代理邮箱（Proxy Mailbox）与外部中心枢纽通信，实现持续、协议约束的自我迭代和能力增强。
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AI 图像生成器

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
411
通过 OpenRouter 的 Gemini 3.1 Flash 和 Flux 2 Pro 模型生成或编辑照片、插画与视觉素材，只需配置 API 密钥后运行脚本即可完成提示词、修改或批量输出，适用于演示、营销和创意场景。
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高性能强化学习框架

pufferlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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临床深度学习管道构建工具

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyHealth是一个模块化的Python工具包，专用于利用复杂的医疗数据构建深度学习流程。它提供标准化的五阶段工作流（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持处理电子健康记录、生理信号和医学影像。用户可以利用它来训练复杂的临床预测模型，如预测死亡率、再入院率或药物推荐，并包含医疗编码映射功能（如ICD、ATC）。
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治疗数据共享平台

pytdc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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