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Power BI 性能排查指南
power-bi-performance-troubleshooting
github/awesome-copilot
488
提供系统的 Power BI 性能排查与优化流程,涵盖模型、DAX、报表设计和容量诊断,并结合工具数据帮助定位瓶颈、加速加载与交互。
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Power BI 报表可视化设计
power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
136
提供 Power BI 报表可视化与体验咨询,从业务和数据需求出发,精准选图、布局、配色、排版与交互策略,帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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研究知识图谱维基
research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
113
这是一个持久化的、结构化研究知识库,用于系统性地积累和关联所有科研要素,包括论文、研究想法、实验结果和可检验的科学假设。它构建知识图谱,确保研究成果的积累性和持久性。通过定义实体和关系(如支持、矛盾),可以全面跟踪和管理整个科学研究的生命周期。
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Segment 自动化工具
segment-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Segment 工具链自动执行事件追踪、识别用户、分组、页面浏览、批量调用、别名合并及源配置操作,并在使用前先查询最新 schema 保障一致性。
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足球实体假设与验证
football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体(球员或俱乐部)。当搜索结果提供初步线索,或当问题提供了足够的详细约束条件(如国籍、时代、联赛)进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索,并交叉比对所有约束(如出生年份、职业生涯等)以确保信息准确性。
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Paperzilla研究助理命令行工具
paperzilla
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
427
这是一个用于与Paperzilla平台交互的命令行工具,旨在帮助用户管理和分析学术研究文献。用户可以使用它获取最新的项目推荐、以Markdown格式获取并总结核心论文,了解论文与自身研究的相关性,并能将数据导出为JSON或Atom格式,是科研人员提高文献管理和研究效率的必备工具。
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欧洲演员出生全名查询指南
actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员(尤其是法语和东欧)的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时,本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源,结合特定的文化标识符(如“人民艺术家”),执行深度、定向搜索,确保获取准确的出生信息。
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生物学化学/数值精准匹配
bio-chemical-numeric
EverMind-AI/EverOS
429
当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值(如“0.330 mg/100g”)或分类学同义词计数时,使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配,并结合多个具体的化合物名或数值,可以极大地提高搜索的唯一性和准确性,尤其适用于生物化学和植物学研究。
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历史事件与纪念碑关联搜索
geo-historical-monument
EverMind-AI/EverOS
131
本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件(如战役、重大日期)作为主要的搜索锚点,再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式,确保在进行地理和历史信息检索时,能准确捕捉事件背景。
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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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艺人生活事件身份识别
musician-life-event
EverMind-AI/EverOS
173
本方法指导用户在识别音乐人时,将搜索重点从作品信息(如专辑或歌曲)转移到其独特的个人生活事件。它强调使用极具辨识度的生平细节、职业转折点或特殊人生经历作为主要搜索锚点,从而在缺乏作品线索时,大幅提高身份识别的准确性。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征(如栖息地、形态、行为和地理范围)进行组合推理,以精准定位目标物种。核心技巧包括:当问题涉及国家人口统计学信息时,应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家,从而极大地缩小物种搜索范围。
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