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搜索问题，共找到 13 条记录

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先澄清需求再行动

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trailofbits/skills

在需求模糊时先停下来提出关键问题，明确目标、范围、约束和验收标准，再动手开发，避免走错方向或浪费时间。

先澄清需求再行动

ask-questions-if-underspecified

trailofbits/skills

在需求模糊时先停下来提出关键问题，明确目标、范围、约束和验收标准，再动手开发，避免走错方向或浪费时间。

苏格拉底式概念阐释

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能采用苏格拉底式的对话方法来阐释复杂概念。它不会直接给出答案，而是引导用户进行反思性对话，通过提出问题、设计小实验和使用简单类比，帮助用户逐步构建知识模型。旨在让用户通过主动思考和推理，最终达到对理论、系统或抽象概念的深刻理解。

拆解复杂的电影线索

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EverMind-AI/EverOS

当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时（如奖项、年代、国家、演员等），本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索，避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。

通过地理线索锁定乐队

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于解决那些没有直接给出国家名称，而是通过间接地理线索（如国土面积范围、欧盟成员资格年份、国旗颜色等）来暗示目标国家的问题。核心在于将国家识别视为一个系统性的推理谜题，尤其要注意当存在多个符合线索的国家候选时，必须按流程系统性地测试每一个可能性，以缩小搜索范围，最终锁定乐队名称。

乐队成员经历定位法

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EverMind-AI/EverOS

本技巧指导用户通过利用乐队成员独特的个人经历（如重大手术、搬迁、特殊职业）来发现信息稀缺的乐队。当直接搜索乐队名称或作品信息困难时，应识别问题描述中最特殊的个人事件，并以此作为搜索锚点。这种“成员优先”的搜索方法，能高效锁定成员身份，进而确定目标乐队。

全周期职业规划与发展辅导

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24kchengYe/human-skill-tree

这是一个全方位的职业生涯导航系统，涵盖了从自我认知、职业探索到职场进阶的全生命周期。它指导用户进行价值观澄清、优化简历、制定求职策略、提升个人品牌，甚至处理薪资谈判和职业转型等复杂问题。适用于所有职业阶段的专业人士，帮助用户做出更清晰、更有目的性的职业决策。

世界知识实体假设与验证

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EverMind-AI/EverOS

当问题提供的线索强烈暗示一个特定的实体（如电影、导演或历史事件）时，本技能指导用户利用世界常识进行假设。用户不应进行泛泛搜索，而是应基于知识形成一个具体的实体假设，并以此来验证所有约束条件，从而将宽泛的搜索转化为精准的验证过程。

研究方法论指导教练

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24kchengYe/human-skill-tree

本指导教练为研究生和初级研究人员提供全周期研究指引。它覆盖了从构建严谨的研究问题、设计研究方案（包括定量、定性、混合方法）、文献综述，到数据分析和撰写可发表论文的整个过程。核心在于提升研究的逻辑严谨性、批判性思维和学术伦理意识。

第一性原理假设审计器

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级的批判性思维工具，用于解构复杂问题，将其剥离到“不可再拆的最小真相单元”。该技能系统性地挖掘隐藏假设（分为表层、中层、深层），并对其进行分类（事实、惯例、信念、利益驱动）。通过计算假设的脆弱性与影响力，帮助用户识别最危险的假设，从而重建基于事实的、更稳健的结论，特别适用于重大决策制定和商业假设验证。

中文技术文档写作规范

chinese-documentation

jnMetaCode/superpowers-zh

本规范提供了一套完整的中文技术文档写作指南，旨在解决文档排版、术语使用和表达习惯中的常见问题。它详细讲解了中英文、数字、标点符号的最佳实践，帮助撰写者撰写出专业、流畅、易于阅读的高质量技术文档。

结构化深度问题分析

zhu1090093659/spec_driven_develop

这是一个引导用户进行结构化、多阶段深度讨论的流程。它不会急于给出答案，而是通过分阶段的提问和分析（包括问题审查、根因挖掘、方案自检等），确保讨论的深度和信息的完整性。适用于复杂的故障排查、技术难题探讨或需要严谨思考过程的决策制定。

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