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微软 Teams 自动化

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通过 Rube MCP 与 Composio 的 Microsoft Teams 工具包实现频道发言、聊天、会议日程、团队与频道管理以及消息搜索的自动化，所有流程都需先查询工具模式确保调用有效。
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Outlook 自动化套件

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Rube MCP 上的 Composio 工具集自动化 Outlook 邮件、日历、联系人、文件夹和附件操作，在配置连接并先调用工具搜索后即可用 KQL/OData 语法完成查找与管理流程。
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复杂足球问答约束分解

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EverMind-AI/EverOS
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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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利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS
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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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犯罪案件类型识别与搜索

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EverMind-AI/EverOS
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该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型（如谋杀、盗窃、纵火、事故），并结合该领域特有的关键词和关键约束（如金额、时间、地点），从而构建出高精确度的搜索查询，极大提升信息检索效率。
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乐队成员经历定位法

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EverMind-AI/EverOS
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本技巧指导用户通过利用乐队成员独特的个人经历（如重大手术、搬迁、特殊职业）来发现信息稀缺的乐队。当直接搜索乐队名称或作品信息困难时，应识别问题描述中最特殊的个人事件，并以此作为搜索锚点。这种“成员优先”的搜索方法，能高效锁定成员身份，进而确定目标乐队。
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物种特征综合识别技术

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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征（如栖息地、形态、行为和地理范围）进行组合推理，以精准定位目标物种。核心技巧包括：当问题涉及国家人口统计学信息时，应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家，从而极大地缩小物种搜索范围。
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印度演员假设猜测法

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EverMind-AI/EverOS
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该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。
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DeepXiv学术精读工具

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DeepXiv是一个专业的学术文献阅读工具，支持从主题或ID搜索开放获取的学术论文。它提供渐进式阅读体验，允许用户先查看摘要、了解章节结构，再深入到特定章节，避免了一次性加载完整论文的困境，非常适合需要进行高效、分层文献检索的研究人员。
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学术论文作者追踪

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EverMind-AI/EverOS
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本技术提供一套严谨的两阶段研究策略。用户首先通过关键词进行初步搜索，获取候选论文或作者名单。随后，必须将提取到的“作者全名”作为核心锚点，结合期刊名称、机构、年份或生平细节进行二次追溯。这种方法极大地提高了搜索的精确性，能够高效锁定目标论文或深入挖掘作者的学术背景。
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学术网络研究与数据工具包

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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一个全方位的网络研究工具，专为需要深入、权威信息收集而设计。它支持Web搜索、URL内容提取（包括PDF）、批量数据富集以及深度学术报告撰写。尤其侧重于优先检索同行评审论文、预印本和学术数据库，确保研究结果的可靠性和专业性。
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音乐曲目搜索：先找艺人再找曲目

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EverMind-AI/EverOS
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本指南介绍了一种系统性的音乐曲目查找方法。由于仅凭歌名搜索结果过于泛滥，用户必须首先利用艺人的国籍、出生年份、流派等特征来缩小范围，锁定艺人。随后，再通过搜索艺人的完整唱片目录、专辑或具体曲目列表来准确找到目标歌曲。
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