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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。

通过个人故事追踪游戏开发者

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于通过搜索开发者罕见的个人故事、轶事或生活细节来间接定位游戏开发者。它不依赖于游戏数据库本身，而是利用访谈、博客或大会演讲中出现的独有、极具辨识度的短语或历史细节。当开发者身份难以直接查证时，这是一种深度研究的有效方法。

地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS

这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。

KubeSphere可观测性OpenSearch扩展

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OpenSearch是集成在KubeSphere可观测性平台中的分布式搜索和分析引擎。它用于存储、搜索和分析各种可观测性数据，包括应用日志、系统事件、审计记录和通知历史。本指南详细介绍了OpenSearch的安装、配置和操作最佳实践，帮助用户管理KubeSphere中的OpenSearch集群。

EverOS 自然语言持久记忆系统

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EverMind-AI/EverOS

EverOS 插件为 OpenClaw 集成了持久化的长期记忆功能，通过上下文引擎API实现。它无需手动调用内存工具，即可在每次回复前自动召回相关历史上下文，并在对话结束后自动存储新的关键信息。用户可以进行自然流畅的对话，而系统会确保所有重要的上下文和偏好设置在不同会话间持续保留。

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。

历史人物候选人验证技巧

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EverMind-AI/EverOS

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。

历史人物独特细节搜索锚点

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EverMind-AI/EverOS

本技能旨在提升历史资料的搜索准确性。当查询历史人物信息时，切忌依赖时代、国籍等泛泛之词。应着重识别并提取人物最独特、最具体的细节（例如特定的物件、稀有的事件或独特的生平细节）。利用这些“独特细节”作为精准的搜索锚点，能极大地提高搜索的精确度和效率，避免信息过载。

大学学位论文定位技术

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于精准定位学术学位论文，通过整合大学名称、学位类型和年份等关键信息。其核心在于处理间接的大学线索，例如根据文学作品或历史事件推导出大学的创立年份。采用两步解析流程，确保在搜索论文前解决所有背景信息，极大地提高了查询的准确性和有效性。

苏格拉底AI导师伴侣

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24kchengYe/human-skill-tree

该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师，模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问，引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度，并提供情绪化的反馈，确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。

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。

历史描述性术语翻译

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EverMind-AI/EverOS

本技能旨在将关于历史事件、人物或文化的模糊描述性语言，转化为精确的专业历史术语或专有名称。它通过识别描述背后的核心概念（例如，将“夸大关于某一地区的事实”翻译为“夸张故事”），提升了搜索的精准度。尤其适用于研究全球历史，掌握了查找南亚、中东和非洲等非西方文化背景的资料。

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