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过去30天趋势分析
last30days
mvanhorn/last30days-skill
66
本工具可以对任何给定主题进行深入的跨平台研究。它汇集了来自Reddit、X、YouTube、TikTok、GitHub等主流平台过去30天内的帖子、讨论和互动数据,提供一个全面的实时趋势和公众情绪视图。
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深度多维研究与报告生成
perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题,进行高效的批次查询,并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化,整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告,适用于学术调研、市场分析等场景。
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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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利用数字定位学术论文
paper-numeric-anchor
EverMind-AI/EverOS
212
本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词,而应优先结合论文中提及的具体数值锚点,例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围,并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性,从而精确定位所需的原始研究。
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深度研究与知识图谱生成
research-to-diagram
nexu-io/nexu
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本技能是一个从主题到图谱的一站式解决方案。它能够接收任何研究主题,自动执行深度网络调研、知识提取和结构化处理,最终生成专业的知识关系图谱PDF。适用于需要从零开始研究复杂概念、人物关系、技术架构或历史事件的场景。
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系统文献综述与知识综合
systematic-literature-review
bytedance/deer-flow
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本技能用于对某一研究主题进行系统性的文献综述(SLR)。它能够搜索多个学术论文,提取每篇论文的结构化元数据(如研究问题、方法论、核心发现和局限性),并综合这些分散的信息,提炼出整体的学术主题和研究趋势。适用于进行全面的文献调研、撰写注释书目或跨论文比较分析,最终生成符合APA、IEEE等专业格式的报告。
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