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飞书妙记管理

用于搜索、查看、下载和上传飞书妙记，可获取标题、封面、时长等基础信息，并支持本地音视频生成妙记后继续获取逐字稿、总结、待办、章节等产物。

人力资源协调助手

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googleworkspace/cli

指导 HR 协调员通过 Gmail、日历、Drive 和 Chat 的流程完成入职、公告与员工沟通任务，例如创建培训日程、上传资料、发布新员工介绍和把邮件转为任务，以确保信息同步与跟踪。

将 Gmail 邮件保存为文档

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googleworkspace/cli

通过 gws 命令抓取 Gmail 邮件正文并写入新建的 Google 文档，实现重要信息的自动归档与随时查阅。

深度调研流程

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提供一个分阶段的深度调研流程，从宏观搜索到维度拆解，再到多类型验证，确保在生成内容前获取充分、权威的网络信息。

任务前瞻式信息收集

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通过 joyride_request_human_input 工具与人类反复沟通，明确任务范围、交付物与限制，在执行前完成结构化规划和信息收集。

WorkIQ Copilot 助手

github/awesome-copilot

通过 WorkIQ 命令行/MCP 提供 Copilot 对 Microsoft 365 邮件、会议、文档、Teams 和人物信息的实时洞察，帮助梳理背景、重点、阻塞与后续建议，适用于日程汇总、同步记录和决策准备。

Zendesk 自动化操作工具

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该工具包通过 Rube MCP 实现了 Zendesk 的全方位自动化管理。用户可以利用它来处理工单的生命周期（查询、创建、回复、更新），管理用户账户，以及操作组织信息。适用于将客户支持流程集成到自动化工作流中，提高服务效率。

板球记分卡搜索技巧

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EverMind-AI/EverOS

本指南介绍了利用精确的板球得分数据进行搜索的高级技巧。用户应避免使用宽泛的描述，而是结合特定的统计数字，例如总得分（如168/9）、得分、局数、失 wicket 等信息，构建目标明确的查询语句。这种方法能极大提高搜索的准确性和效率，尤其适用于体育数据研究。

复杂足球问答约束分解

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EverMind-AI/EverOS

本技巧指导用户如何分解具备多重约束条件的复杂问题，尤其适用于足球历史或知识问答。它强调不应一次性搜索所有条件，而是应根据约束的唯一性（如：特定比赛结果 > 里程碑 > 年份范围）进行优先级排序。采用渐进式、级联式的搜索方法，可以逐步缩小范围，从而提高信息检索的准确性和效率。

利用周边环境进行地理交叉定位

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EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户如何通过组合多个独特的周边特征（如特定类型的商业设施或自然地标）进行交叉定位。它强调不能只依赖单一线索，而应将多个细节结合起来，形成独特的地理指纹，从而将大致区域缩小到精确位置，是进行深度信息检索的有效方法。

亚洲剧集平台筛选查找

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EverMind-AI/EverOS

当问题中提到特定的流媒体平台（如Netflix、Viki、Amazon Prime）或广播频道时，使用此技巧进行筛选。结合平台信息、剧集类型和播出年份，可以极大地缩小搜索范围，提高查找亚洲剧集或影视作品的准确性。

印度影星搜索关键词指南

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EverMind-AI/EverOS

本指南教您如何优化搜索查询，特别是在研究印度或南亚影星信息时。它强调必须添加“宝莱坞”、“印度电影”或具体的印度奖项关键词，以过滤掉大量无关的西方搜索结果，从而大幅提高信息检索的准确性。

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