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FAF 上下文架构

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FAF Expert 通过 IANA 注册的 .faf 格式和 MCP 服务配置，提供冠军级 AI 就绪度，跨 Claude、Cursor、Gemini 等平台同步上下文，支持遗留系统复活与企业部署，适合高级 AI 开发者使用。

提示优化助手

finalize-agent-prompt

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通过借鉴已验证的提示经验，优化提示文件的结构与措辞，在保持原始意图与 Markdown 前置信息的前提下提升表达与可读性。

芬兰语AI文风自然化

finnish-humanizer

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分析芬兰语文本中的26种AI痕迹（12种芬兰语特有、14种通用），并按照 Finnish 写作习惯重写，适用于 humanize 请求与 .md/.txt 编辑场景。

构建M365 Copilot声明式代理

mcp-create-declarative-agent

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本指南为开发者提供了一个完整的框架，用于为Microsoft 365 Copilot构建声明式AI代理。它详细介绍了如何通过Model Context Protocol (MCP) 服务器集成外部系统和工具，处理复杂的认证（OAuth 2.0/SSO），从而使代理具备访问外部数据和执行复杂任务的能力。

AI 模型推荐助手

model-recommendation

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分析 `.agent.md` 或 `.prompt.md` 文件，识别任务的复杂度、工具与能力需求，根据 Copilot 可用模型、订阅级别与优化偏好，推荐最合适、兼顾性能与成本的 AI 模型并给出支持理由。

NotebookLM 研究助手

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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。

凤凰CLI调试工具

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Phoenix CLI 是针对 Phoenix 可观测平台的命令行调试工具，可抓取 trace、span、session、数据集、实验和 GraphQL 信息，并配合 jq 等工具处理 JSON，方便快速查错、分析性能和验证 LLM 应用状态。

凤凰评估工具包

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Phoenix Evals 帮助团队为 AI/LLM 应用构建评估器，先用确定性代码，再参考 LLM，支持 Python 与 TypeScript 工作流，通过错误分析、RAG 与生产流程结合人工数据验证效果。

凤凰AI追踪指南

phoenix-tracing

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为 Phoenix AI 服务提供 OpenInference 追踪指南，涵盖安装、自动/手动 span、属性规范及生产部署，助力 Python/TypeScript LLM 应用实现可观测性。

AI 搜索地理优化

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提供面向 AI Overviews、ChatGPT、Perplexity 等系统的 GEO 可见性优化策略，涵盖 llms.txt 准备、AI 爬虫访问与可引用段落结构，提升品牌在 AI 搜索中的曝光。

TLDR 提示摘要助手

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针对 GitHub Copilot 自定义文件、MCP 服务器文档或相关链接，生成符合 TLDR 模板的简洁摘要，提供示例、上下文感知的篇幅控制，方便快速理解与复用。

地理范围渐进缩小法

geo-progressive-narrow

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。

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