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技术SEO审计与性能检测
seo-technical
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
这是一项全面的技术SEO审计工具,旨在检测网站在抓取性、索引性、安全配置、URL结构和性能等所有关键方面的健康状况。它深入分析核心网络指标(如LCP, INP, CLS),并评估JavaScript渲染和结构化数据的正确实现,确保网站达到最佳的搜索引擎可见性。
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系统化缺陷追踪与定位
trace-and-isolate
rohitg00/skillkit
460
提供一套系统化、结构化的方法论,用于定位复杂代码中的缺陷根源。核心技术涵盖二分搜索调试、Git bisect回溯、数据流与控制流追踪、组件隔离以及条件断点设置。适用于难以重现、或在大型代码库中难以确定错误源头的场景。
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Trello 自动化工作流
trello-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
136
通过 Composio 的 Rube MCP 连接,自动执行 Trello 看板、卡片、列表、成员和工作流的创建、移动、分配、搜索、评论与附件管理,提升协作效率。
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Rube MCP驱动的X/Twitter自动化
twitter-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
65
这是一个全面的工具集,用于通过Rube MCP自动化处理Twitter/X平台上的几乎所有交互任务。功能包括发布、管理和删除帖子;执行高级搜索(包括全历史存档);根据ID或用户名查找用户资料;管理书签和列表;以及互动(点赞/取关)。适用于需要将社交媒体管理集成到自动化工作流中的场景。
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Windows API元数据搜索
winmd-api-search
github/awesome-copilot
248
用于查找和探索Windows桌面API。当开发者需要利用平台特定功能(如摄像头、文件访问、系统通知、UI控件等)时,本技能可提供帮助。它能从本地缓存检索完整的API元数据,提供类型、方法、属性、事件等详细签名,帮助开发者准确确定实现系统级功能的接口。
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YouTube自动化工具
youtube-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
177
通过 Rube MCP/Composio 套件自动化 YouTube 上传、播放列表、内容搜索、分析和订阅评论等操作,遵循工具 schema 并顾及配额与身份连接要求。
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Zoho CRM 自动化任务
zoho-crm-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Rube MCP 的 Composio Zoho 工具包实现 Zoho CRM 的搜索、创建、更新、转换和标签管理,配合模式发现与认证流程,方便自动化常见销售数据操作。
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板球记分卡搜索技巧
cricket-scorecard
EverMind-AI/EverOS
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本指南介绍了利用精确的板球得分数据进行搜索的高级技巧。用户应避免使用宽泛的描述,而是结合特定的统计数字,例如总得分(如168/9)、得分、局数、失 wicket 等信息,构建目标明确的查询语句。这种方法能极大提高搜索的准确性和效率,尤其适用于体育数据研究。
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板球赛事与队伍识别技巧
cricket-tournament-team
EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户如何系统性地研究板球相关问题,通过确定具体的赛事类型(如ODI、T20、Test、IPL)和所有参与队伍(包括小众国家队),从而极大地缩小和集中搜索范围。这是一种结构化的信息检索方法,确保在任何板球主题上都能获取全面准确的信息。
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非英文国家犯罪案件调查指南
crime-non-english
EverMind-AI/EverOS
198
本指南旨在指导用户在调查非英文国家(如泰国、马来西亚等)的犯罪案件时,掌握本地语言和文化背景知识。它强调不能仅依赖英文搜索,必须结合当地的专业术语、地名和媒体报道,才能获取完整、准确的案情信息。
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复杂足球问答约束分解
football-constraint-decompose
EverMind-AI/EverOS
295
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。
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足球实体假设与验证
football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体(球员或俱乐部)。当搜索结果提供初步线索,或当问题提供了足够的详细约束条件(如国籍、时代、联赛)进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索,并交叉比对所有约束(如出生年份、职业生涯等)以确保信息准确性。
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