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非英语音乐人全球搜索策略

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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一套系统性的高级搜索策略，用于研究来自非西方文化区域的音乐艺术家。它指导用户如何突破仅使用英语的搜索限制，通过融入区域性关键词、文化身份（如联合国大使）和特定平台（如Coke Studio），实现跨地域、跨语言的音乐信息检索，确保查询的全面性和准确性。
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亚洲影视剧文化区域检测

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EverMind-AI/EverOS
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当用户描述亚洲非英语影视剧但未明确指出国家时，本技能通过分析查询中的文化线索（如演员名字、文化题材、广播频道等）来推断其可能的起源地（如韩国、土耳其、印度等）。这能帮助系统生成高度精确的区域性关键词，从而大幅提高搜索的准确性和效率。
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印度影星搜索关键词指南

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EverMind-AI/EverOS
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本指南教您如何优化搜索查询，特别是在研究印度或南亚影星信息时。它强调必须添加“宝莱坞”、“印度电影”或具体的印度奖项关键词，以过滤掉大量无关的西方搜索结果，从而大幅提高信息检索的准确性。
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历史事件与纪念碑关联搜索

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EverMind-AI/EverOS
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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。
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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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历史人物独特细节搜索锚点

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EverMind-AI/EverOS
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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。
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大学学位论文定位技术

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EverMind-AI/EverOS
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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。
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生物学描述到物种名称翻译

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EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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生物信息学数据分析

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这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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细胞图谱数据查询与分析

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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该技能提供对CZ CELLxGENE大型公共单细胞和空间转录组学数据的程序化访问。用户无需下载整个数据集，即可按细胞类型、组织、疾病等维度进行高效查询，获取基因表达矩阵、元数据和预计算的嵌入信息。适用于大规模、跨数据集的生物学研究和模型训练。
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药物化学分子筛选与过滤

medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Medchem是一个功能强大的Python库，专用于药物发现领域的分子过滤和优先级排序。它支持应用严格的药代动力学规则（如Lipinski、Veber），检测结构警报（PAINS、NIBR），计算复杂性指标，并通过自定义查询语言对化合物库进行多维度分级筛选，适用于先导化合物优化。
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