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PagerDuty 自动化工具

pagerduty-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Rube MCP 的 Composio 工具自动化 PagerDuty 的事件、服务、值班和报表流程，先查询当前工具模式、确认连接状态再执行事件管理、告警分析、服务配置及排班调整等操作，确保状态一致且避免非正常转态。
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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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Windows API元数据搜索

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github/awesome-copilot
248
用于查找和探索Windows桌面API。当开发者需要利用平台特定功能（如摄像头、文件访问、系统通知、UI控件等）时，本技能可提供帮助。它能从本地缓存检索完整的API元数据，提供类型、方法、属性、事件等详细签名，帮助开发者准确确定实现系统级功能的接口。
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犯罪事件角色链追踪

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EverMind-AI/EverOS
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当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS
129
这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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KubeSphere可观测性OpenSearch扩展

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kubesphere/kubesphere
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OpenSearch是集成在KubeSphere可观测性平台中的分布式搜索和分析引擎。它用于存储、搜索和分析各种可观测性数据，包括应用日志、系统事件、审计记录和通知历史。本指南详细介绍了OpenSearch的安装、配置和操作最佳实践，帮助用户管理KubeSphere中的OpenSearch集群。
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历史事件与纪念碑关联搜索

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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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历史人物候选人验证技巧

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EverMind-AI/EverOS
148
本指南提供针对历史研究的定向验证策略。当初步搜索得出候选人物名单时，应立即停止广撒网式的搜索。取而代之的是，必须使用精确的查询模板，将候选人与所有具体约束条件（如时间、地点、家庭关系、关键事件）进行交叉验证，以确认身份并排除误判。
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组合情节细节进行剧集搜索

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EverMind-AI/EverOS
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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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历史人物独特细节搜索锚点

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EverMind-AI/EverOS
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本技能旨在提升历史资料的搜索准确性。当查询历史人物信息时，切忌依赖时代、国籍等泛泛之词。应着重识别并提取人物最独特、最具体的细节（例如特定的物件、稀有的事件或独特的生平细节）。利用这些“独特细节”作为精准的搜索锚点，能极大地提高搜索的精确度和效率，避免信息过载。
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艺人生活事件身份识别

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EverMind-AI/EverOS
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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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大学学位论文定位技术

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EverMind-AI/EverOS
385
本技能用于精准定位学术学位论文，通过整合大学名称、学位类型和年份等关键信息。其核心在于处理间接的大学线索，例如根据文学作品或历史事件推导出大学的创立年份。采用两步解析流程，确保在搜索论文前解决所有背景信息，极大地提高了查询的准确性和有效性。
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