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大模型上下文工程基础

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本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。

MemOS 本地记忆指南

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MemTensor/MemOS

介绍如何使用 MemOS 本地记忆工具，检索历史对话、访问团队共享、选择合适的内存 API，并在自动回忆不足时主动发起搜索。

复杂足球问答约束分解

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EverMind-AI/EverOS

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。

历史事件与纪念碑关联搜索

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件（如战役、重大日期）作为主要的搜索锚点，再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式，确保在进行地理和历史信息检索时，能准确捕捉事件背景。

基于开发商的游戏检索

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EverMind-AI/EverOS

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。

飞书消息阅读与检索

本工具为飞书IM消息的深度检索与管理指南，能够帮助用户获取群聊或私聊的完整历史记录。它支持按关键词、时间范围进行跨会话搜索，并能主动展开话题讨论的完整上下文。此外，还能高效下载消息中包含的所有图片、文件、音频和视频等媒体资源，是工作信息回顾的利器。

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