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博客个人细节搜索
blog-personal-detail
EverMind-AI/EverOS
247
本技能旨在提高搜索的精确度。当搜索目标是个人博客或文章时,应避免使用宽泛的主题词,而是从作者的日常习惯、独特经历等细节中提取关键词,构建更具指向性的精确搜索短语。
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与智能体进行沟通协作
chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交,是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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前端集成与扩展操作
frontend-forge-fi-operations
kubesphere/kubesphere
55
本技能指南使用kubectl操作前端集成(FI)资源和前端扩展(frontend-forge)的完整生命周期。用户可以执行从完整YAML创建FI、更新其状态、启用/禁用功能、故障排查构建输出,以及管理扩展本身的安装过程。适用于负责DevOps和CI/CD流程管理的工程师。
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历史人物候选人验证技巧
historical-candidate-verify
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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KubeSphere DevOps租户操作指南
kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
71
本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下,通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作,确保了严格的资源隔离性。
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领英专业内容优化器
linkedin-post-formatter
github/awesome-copilot
448
本工具能将您的原始想法或技术素材,转化为符合LinkedIn平台特点的专业级帖子。它使用Unicode字符模拟粗体、斜体等富文本效果,完美适配领英要求的纯文本格式。通过应用结构化模板(如钩子-内容-行动召唤),帮助用户撰写高吸引力、易阅读的专业内容,提升社交媒体影响力。
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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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生物学描述到物种名称翻译
bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
222
当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时,本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性,帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词,从而构建高效的查询。
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基于开发商的游戏检索
game-developer-hub
EverMind-AI/EverOS
338
当问题没有提供游戏名称,而是提供了开发商公司的间接线索时,使用此技能。这些线索可能包括公司名称的字面含义、创始人背景、公司历史或慈善基金会活动。需要先根据线索识别出开发商,再利用该开发商的官方目录找到目标游戏。
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亚洲多语言影视剧标题搜索
tv-asian-multilingual
EverMind-AI/EverOS
289
本技巧用于搜索亚洲多语言影视剧。当剧集拥有多种语言名称时(如韩语、土耳其语),如果仅使用英文搜索失败,应尝试使用剧集的原始语言标题或搜索‘多语言名称’的特定模式,以提高搜索的准确度和区分度。
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AI与机器学习知识体系教练
02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养,提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法,涵盖提示工程(Prompt Engineering)和机器学习(ML)底层原理,帮助用户理解AI模型的运作机制,而非仅仅停留在使用表面工具。
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