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AI智能体工具与端点发现

not-human-search-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
这是一个远程MCP服务器，专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引，用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口，以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。
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Notion API工作流自动化指南

notion-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
189
本指南提供了使用Notion API的三种核心基础示例，涵盖了搜索工作区页面、在数据库中创建新内容以及检索页面详细信息三大功能。适用于需要实现Notion自动化工作流或测试新API集成的开发者。
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Notion工作空间搜索与数据检索

notion-search-retrieve
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
360
该工具通过Notion API实现全面的工作空间数据管理。用户可以执行全局内容搜索，使用复杂过滤器查询数据库（支持AND/OR逻辑），分页获取大量记录，并递归提取页面内的所有块级内容。适用于需要进行结构化数据提取和深度内容分析的场景。
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Obsidian知识库构建与管理

obsidian-vault
mattpocock/skills
189
本指南提供了基于Obsidian的个人知识库管理工作流。它指导用户如何在扁平化的文件结构中构建知识体系，强调使用索引笔记和维基链接（[[wikilinks]]）来增强笔记间的关联性。内容涵盖了创建、搜索、查找相关笔记（回链）的命令行操作，帮助用户高效地组织和检索知识。
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OneNote内容查询与高级搜索

onenote-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
166
本技能提供了一套基于Microsoft Graph API的OneNote内容查询、搜索和分页解决方案。它解决了OneNote原生搜索功能的局限性，包括不支持跨笔记本搜索、仅支持元数据过滤等问题。用户可以使用此模式实现跨多个Notebook的迭代查询，并利用客户端索引技术进行页面的全文内容搜索，适用于构建复杂的知识库检索系统。
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OneNote图谱API迁移与升级指南

onenote-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能为开发者提供了OneNote集成升级和迁移的详细指南。它涵盖了从App-Only到委托权限的认证迁移、用轮询替代废弃的Webhook，以及将过时的搜索端点升级为OData过滤，确保您的OneNote应用兼容最新的Graph API标准。
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编程式OCI可观测性配置

oraclecloud-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
本技能指导用户使用Python SDK，通过代码实现对甲骨文云基础设施（OCI）的完整可观测性配置。涵盖了程序化查询监控指标、创建告警规则、发布自定义指标以及搜索日志等关键流程。帮助用户摆脱对控制台界面的依赖，实现全流程、代码驱动的系统监控和告警管理。
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学术论文作者追踪

paper-author-tracking
EverMind-AI/EverOS
397
本技术提供一套严谨的两阶段研究策略。用户首先通过关键词进行初步搜索，获取候选论文或作者名单。随后，必须将提取到的“作者全名”作为核心锚点，结合期刊名称、机构、年份或生平细节进行二次追溯。这种方法极大地提高了搜索的精确性，能够高效锁定目标论文或深入挖掘作者的学术背景。
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全能网络研究与数据提取工具

parallel-web
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
224
这是一个全能型的网络研究工具包，集成了网络搜索、内容提取、数据富集和深度报告功能。它尤其重视学术和科学来源，优先检索同行评审论文、预印本和学术数据库。适用于进行全面的调查、文献回顾或结构化的网络数据收集。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
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本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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零停机嵌入模型迁移指南

qdrant-model-migration
github/awesome-copilot
161
本指南详细介绍了在Qdrant数据库中进行嵌入模型的安全迁移策略。涵盖了零停机别名切换、A/B测试、以及从密集向量到混合搜索的过渡。适用于生产环境，确保在模型升级、维度调整或切换模型提供商时，服务持续可用。
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Qdrant性能优化指南

qdrant-performance-optimization
github/awesome-copilot
438
本指南提供了全面的Qdrant性能优化策略。内容涵盖了搜索速度（包括延迟和吞吐量）、高效的向量索引构建、以及内存使用管理等关键方面。适用于需要提升向量数据库运行速度、可扩展性和资源利用率的场景。
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