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搜索 实体 ，共找到 57 条记录
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世界知识实体假设与验证

movie-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
346
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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Benchling 实验室集成套件

benchling-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
71
通过 Benchling SDK/REST 管理 DNA/RNA/蛋白等注册实体、库存、ELN、流程与数据仓库查询，实现实验室数据同步与自动化。
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网络图分析工具包

networkx
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
403
Python工具包,用于构建、分析和可视化复杂网络,提供算法、读写、生成及社区检测能力,适用于社交、生物、交通、引文等实体关系场景。
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PrimeKG精准医学图谱查询

primekg
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
273
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系，辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
450
SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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异步语音转录与智能分析

assemblyai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
447
基于AssemblyAI的综合异步转录工作流，用于处理音频或视频文件。该功能提供强大的音频智能分析能力，包括说话人分离（Diarization）、情感分析、实体识别、内容安全审核、话题分类和敏感个人信息（PII）脱敏。适用于会议记录、访谈和大规模语音内容处理场景。
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高级音频转录与智能分析

assemblyai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
233
本指南展示了使用AssemblyAI进行高级音频处理的全面方法。它不仅支持基础的语音转录，更集成了多项先进的AI功能，包括说话人识别（Diarization）、情绪分析、关键短语提取、实体检测，以及强大的LLM驱动的摘要和问答功能（LeMUR）。适用于需要对音频内容进行深度理解和分析的场景。
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使用Draw.io生成架构图

drawio-skill
Agents365-ai/drawio-skill
348
用于生成专业级的架构图、流程图、UML或实体关系图。该技能通过调用draw.io CLI，生成可编辑的.drawio XML文件，并支持导出为PNG、SVG、PDF等多种格式，适用于系统复杂流程和组件可视化的场景。
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Fondo财报与仪表盘部署

fondo-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
477
本技能用于部署基于Docker的Fondo财务数据集成服务。它能够连接Fondo API，管理税务申报、合规状态及财务报告。支持多实体环境配置，并包含健康检查和滚动更新策略，确保在关键税务申报期也能实现零停机部署。
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家庭助手AI集成桥接

homeassistant-bridge
SharpAI/DeepCamera
311
该桥接实现了家庭助手（HA）与先进AI系统之间的双向集成。它将HA摄像头实时视频流送入AI进行深度分析（包括目标检测、视觉语言模型和人脸识别）。反之，AI分析得到的物体、描述和人物身份等结果，将回传为HA的实体，从而驱动复杂的自动化场景和智能警报。
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Intercom核心API功能示例

intercom-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个全面的“Hello World”示例，用于指导开发者如何集成Intercom API。它演示了如何创建、搜索和管理核心实体，包括联系人（Contacts）、对话（Conversations）和消息（Messages）。非常适合刚开始使用Intercom进行开发、测试基础功能或学习Intercom数据模型的工程师。
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LLM驱动的知识网络构建

llm-wiki
alirezarezvani/claude-skills
81
这是一个将大型语言模型（LLM）转化为纪律性维基维护者的系统。它用于在Obsidian等工具中构建和维护一个持久化、相互关联的个人知识库（第二大脑）。与传统的RAG检索方式不同，本系统能够主动摄取源文件、自动更新实体页面、维护交叉引用，实现知识的持续累积和深化。非常适合进行深度研究、长期知识积累或构建企业内部维基。
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