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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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多步实体链追踪与关联分析

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EverMind-AI/EverOS
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该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。
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基于开发商的游戏检索

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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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利用音乐奖项进行艺人交叉搜索

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EverMind-AI/EverOS
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该技能利用音乐奖项（如格莱美提名和获奖信息）作为高度结构化、可验证的搜索锚点。通过提取奖项类别、年份和获奖状态等线索，用户可以进行交叉比对，将潜在艺人与权威奖项数据库进行比对，从而极大地缩小候选范围，实现高精度的艺人识别与验证。
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非欧洲主流足球联赛搜索策略

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EverMind-AI/EverOS
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本技能提供针对非欧洲主流足球联赛的深度搜索策略和知识库。当足球问题涉及非洲、南亚、俄罗斯等非欧洲顶级联赛时，可利用此指南进行精准搜索。它涵盖了不同大陆联赛的关键术语、球员出身追溯以及非主流赛事的查找方法，确保信息来源全面和准确。
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游戏技术细节搜索

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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一种识别特定电子游戏的高级搜索技巧。它强调利用高度具区分度的技术细节，例如特定的游戏平台（如DOS、NES、PS4）、发行方式（共享软件）、游戏引擎、游戏时代和特定网站的评级分数。通过组合多个约束条件（平台+时代+细节），用户可以极大地缩小搜索范围，甚至定位到游戏中特定的开发者或艺术家。
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世界知识实体假设与验证

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EverMind-AI/EverOS
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当问题提供的线索强烈暗示一个特定的实体（如电影、导演或历史事件）时，本技能指导用户利用世界常识进行假设。用户不应进行泛泛搜索，而是应基于知识形成一个具体的实体假设，并以此来验证所有约束条件，从而将宽泛的搜索转化为精准的验证过程。
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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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用Arboreto推断基因调控网络

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（包括bulk和scRNA-seq）推断基因调控网络（GRNs）。它利用GRNBoost2和GENIE3等高级机器学习算法，支持Dask的分布式计算，适用于分析大规模的转录组学数据。它可以帮助用户识别关键的转录因子-靶基因调控关系。
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自主深度研究与报告生成

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rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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计算流体动力学模拟框架

fluidsim
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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FluidSim是一个高性能、面向对象的Python流体力学（CFD）模拟框架。它提供了多种物理方程的求解器，包括2D/3D纳维-斯托克斯方程、浅水和分层流。该框架利用伪谱方法和FFT加速，支持MPI并行计算，适用于分析湍流、地质流体和各类流体动力学过程，并具备完整的后处理和可视化功能。
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