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个人知识库管理系统
knowledge-wiki
zhayujie/CowAgent
407
这是一个用于管理个人知识库(Wiki)的技能。它支持吸收用户分享的文章和文档,综合对话产生的关键洞察,以及查询已积累的知识。通过建立结构化的知识文件、索引和交叉引用,它可以构建一个完善的知识图谱,实现知识的有效捕获和检索。
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频道消息推送与通知
channel-message
agentscope-ai/QwenPaw
215
本技能用于向指定的用户或频道进行主动、单向的消息推送。它适用于自动化通知、任务完成提醒、状态更新等场景,且不会等待回复。使用前必须先通过查询会话列表获取目标会话的关键ID,实现流程化的消息推送。
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Todoist任务自动化管理
todoist-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
本工具提供了一套全面的Todoist自动化管理解决方案。用户可以程序化地管理完整的任务生命周期,包括创建、更新、完成和删除任务。此外,它还支持通过管理项目和任务节来构建结构化的组织体系,适用于将待办事项管理流程集成到自动化工作流或业务系统中的场景。
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WorkIQ Copilot 助手
workiq-copilot
github/awesome-copilot
305
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。
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Zendesk 自动化操作工具
zendesk-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
145
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。
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板球记分卡搜索技巧
cricket-scorecard
EverMind-AI/EverOS
130
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。
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复杂足球问答约束分解
football-constraint-decompose
EverMind-AI/EverOS
295
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。
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亚洲影视剧文化区域检测
tv-asian-region-detect
EverMind-AI/EverOS
495
当用户描述亚洲非英语影视剧但未明确指出国家时,本技能通过分析查询中的文化线索(如演员名字、文化题材、广播频道等)来推断其可能的起源地(如韩国、土耳其、印度等)。这能帮助系统生成高度精确的区域性关键词,从而大幅提高搜索的准确性和效率。
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印度影星搜索关键词指南
actor-indian-bollywood-kw
EverMind-AI/EverOS
400
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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组合情节细节进行剧集搜索
tv-plot-detail
EverMind-AI/EverOS
221
这是一种提高剧集搜索命中率的高级技巧。当搜索特定电视剧时,不要仅依赖泛泛的类型或年代,而是将2-3个极具辨识度的情节细节(如角色牺牲、特定季度的事件)组合成一个查询。这种组合方法能利用情节点的独特性,快速精准地定位目标剧集。
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利用音乐奖项进行艺人交叉搜索
musician-award-cross
EverMind-AI/EverOS
198
该技能利用音乐奖项(如格莱美提名和获奖信息)作为高度结构化、可验证的搜索锚点。通过提取奖项类别、年份和获奖状态等线索,用户可以进行交叉比对,将潜在艺人与权威奖项数据库进行比对,从而极大地缩小候选范围,实现高精度的艺人识别与验证。
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制定分步执行计划
make-plan
agentscope-ai/QwenPaw
298
当任务复杂、涉及多个步骤或流程需要清晰的执行路径时,使用此技能。它不是让Agent直接完成任务,而是指导你向更强大的Agent请求一份清晰、可执行、分步骤的执行计划。核心原则是:计划由AI生成,但最终的执行必须由用户自己完成。
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