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生物学描述到物种名称翻译

bio-term-translation
EverMind-AI/EverOS
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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
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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

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EverMind-AI/EverOS
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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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制定分步执行计划

make-plan
agentscope-ai/QwenPaw
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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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KubeSphere ArgoCD GitOps配置指南

kubesphere-devops-argocd
kubesphere/kubesphere
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本指南详细介绍了KubeSphere DevOps中的ArgoCD配置方法。它涵盖了GitOps持续部署的实现，包括应用管理、多集群部署、通过Dex进行单点登录（SSO）设置，以及从Git仓库同步应用状态的最佳实践。帮助用户理解KubeSphere原生模式和直接使用ArgoCD的差异。
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南亚电影：演员生平信息定位

movie-indian-actor-chain
EverMind-AI/EverOS
387
当问题没有直接给出电影名称，但提供了演员或导演的生平细节（如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量）时，使用此链式方法。核心流程是：利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影，并进行所有约束条件验证。
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上下文模式个人洞察仪表盘

ctx-insight
mksglu/context-mode
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该工具可在浏览器中打开个人分析仪表盘，用于深入了解您的工作上下文和使用习惯。它追踪会话活动、工具使用情况、错误率、并行工作模式和项目焦点等关键指标，帮助您分析工作流效率，并识别出可改进的重点领域。
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Python分子化学信息学工具包

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
205
Datamol是一个基于RDKit的Python化学信息学工具库，它提供了一个简化的、Python化的抽象层，使复杂的分子操作变得易于使用。它支持SMILES解析、结构标准化、分子描述符计算、3D构象生成和高效批处理，非常适合在药物发现和化学研究流程中处理分子数据。
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DNAnexus基因组学云平台集成

dnanexus-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
362
这是一个用于在DNAnexus云平台上开发和执行基因组学分析流程的综合工具包。它覆盖了从应用构建、管理大型生物医学数据集（如FASTQ, BAM, VCF）到工作流编排和使用dxpy Python SDK进行程序化交互的全生命周期。
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ESM蛋白质语言模型与设计

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
342
该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。
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生物信息学数据库查询工具

gget
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
184
gget是一个全面的生物信息学工具包，提供统一的接口来访问20多个基因组数据库。它可用于进行基因信息查询、序列分析（如BLAST）、蛋白质结构获取、表达数据检索等，支持命令行和Python编程两种使用场景，适用于生物学研究。
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