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历史人物候选人验证技巧

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EverMind-AI/EverOS
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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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数据库结构与关系探索

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apconw/Aix-DB
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本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤，获取详细的表结构（包括列名、数据类型、主外键）以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式，为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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印度影星家族链追踪

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EverMind-AI/EverOS
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适用于识别印度影星时，线索通过亲属关系（如父亲、配偶、祖父等）间接指引的情况。核心在于建立并系统性地追踪完整的家族链条，而非试图跳跃得出结论。这是一个复杂的推理技巧，用于解开宝莱坞相关的深度知识谜题。
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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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南亚电影：演员生平信息定位

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EverMind-AI/EverOS
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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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基因调控网络推断

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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复杂网络与图谱分析

networkx
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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NetworkX是Python生态系统中的核心库，用于创建、分析和可视化复杂的网络图谱。它支持处理社会网络、生物网络、交通系统等多种关系结构。用户可以使用它计算最短路径、中心性、社区结构等高级图论算法，并支持多种数据格式的读写，是网络科学研究的必备工具。
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Python多目标优化框架

pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是一个全面的Python框架，用于解决单目标和多目标优化问题。它集成了先进的进化算法（如NSGA-II、NSGA-III），专门用于计算和分析多目标下的帕累托前沿。该工具广泛应用于工程设计和科学领域，用于分析多重相互冲突目标之间的权衡关系。
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Python统计可视化库

seaborn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Seaborn是基于Matplotlib的Python高级数据可视化库，专为创建美观且统计丰富的图表而设计。它擅长探索多变量关系、可视化数据分布（如箱线图和小提琴图），能够用最少的代码生成面向数据集的统计图表。非常适合数据探索和生成高质量的出版级图表。
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Intercom 联系人与用户管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流是管理 Intercom 联系人（用户和潜在客户）的完整解决方案。它支持创建、通过复杂筛选搜索、更新用户属性、以及将匿名潜在客户合并为正式用户，适用于构建完善的客户关系管理（CRM）和用户数据同步功能。
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金融逻辑流程图可视化

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RKiding/Awesome-finance-skills
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本技能专注于将复杂的金融逻辑流（如传导链、投资论点）转化为可视化的图表。它能生成兼容Draw.io的XML格式，帮助用户清晰地理解和展示复杂的金融模型或因果关系，提升知识表达的专业性和说服力。
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情商提升教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本技能教练旨在系统提升用户的情绪智能（EQ）。它通过结构化的练习和科学方法，帮助用户建立自我觉察、自我调节、共情和社交技能。用户可以学习识别复杂情绪、理解情绪触发点，从而更有效地处理人际冲突，建立更健康的亲密关系，并了解文化差异的影响。
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