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搜索文档处理，共找到 191 条记录

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网页搜索与内容获取工具

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本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。

Go语言惯用模式与开发最佳实践

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本文档深入讲解了Go语言的开发惯用模式、最佳实践和高级技巧。内容涵盖了Go的错误处理机制（如错误包装、自定义错误）、并发编程模型（如工作池、errgroup）、Context的超时控制以及优雅关机流程，帮助开发者构建健壮、高效且可维护的Go应用。

Google工作空间系统操作与数据管理

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本技能专注于Google工作空间（Docs/Sheets/Slides）的系统性操作和维护。它不仅仅是简单的文件编辑，而是将文档、表格和幻灯片视为复杂的“工作系统”。擅长进行数据整合、清理共享工作表、结构重组以及查找和处理文档的最新版本，确保工作流的准确性和完整性。

文档处理与数据智能提取

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这是一个全面的文档处理API，用于自动化工作流。功能包括格式转换（如PDF、DOCX）、数据提取（文本、表格）、扫描件OCR识别、敏感信息脱敏（PII）、添加水印和数字签名。适用于构建自动化、高效的文档处理流程。

tinystruct 框架开发模式

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本文档介绍了使用 tinystruct Java 框架构建应用程序模块或微服务所遵循的架构和实现模式。它涵盖了路由、上下文管理、使用Builder进行JSON处理以及同时支持CLI和HTTP双模式的开发实践，帮助开发者构建轻量级、结构化的应用。

LobeHub 任务管理系统 CLI 指南

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本指南介绍如何使用 lh task 命令行工具在 LobeHub 系统中管理任务。涵盖查看、编辑、完成任务、管理子任务、文档及话题的命令。同时提供进度汇报、依赖处理及自动化任务注意事项，确保工作流正确执行。

学术论文修改回复信撰写指南

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为作者提供了在学术期刊进行大修（R&R）后的回复文档撰写框架。核心原则是：理论必须在撰写回复信前得到实质性加强。文章详细指导了如何结构化地回复审稿意见，包括理论层面的总结、分点回应，以及处理审稿人意见冲突的方法，确保回复具有学术深度和说服力。

APSR学术研究可复现性指南

apsr-transparency-and-data-policy

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了APSR期刊对学术论文的严格数据透明度和可复现性要求。它指导作者构建完整的可复现性包，包括原始数据、主分析脚本和详细文档，确保期刊能够在发表前验证所有表格和图表的可重现性。涵盖了定量和定性数据的处理流程。

将PDF文档转换为Markdown格式

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本技能用于将PDF格式文档（.pdf）转换为Markdown格式，以便用户能方便地进行内容分析、总结、数据提取或搜索。无论用户是直接要求“转换”还是提出“总结报告”、“提取数据”等需求，均可通过此技能处理。支持单个文件和批量文件夹处理，并可与其他文档类型转换技能协同工作。

Word文档转Markdown格式

convert-word-to-md

github/awesome-copilot

当用户需要对Word文档（.docx）进行总结、提取或分析时，必须使用此技能将其转换为Markdown格式。由于Word格式难以直接解析，此转换是进行后续数据处理和内容理解的第一步。支持单文件和文件夹批量处理，并能与PDF和Excel转换技能协同工作，确保处理所有文件类型。

机器人学论文补充材料提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本文档详细介绍了顶级机器人会议的补充材料提交规则和最佳实践。内容涵盖视频、附录、代码和数据等多个方面，指导作者了解不同的提交通道、严格的技术要求（如视频大小限制、匿名化处理），以及从评审阶段到最终印刷版（Camera-Ready）的完整过渡流程，确保所有论证材料的规范性。

学术期刊审稿回复与修改计划

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本文档为作者提供了回复顶级学术期刊审稿意见（R&R）的完整流程指南。它指导撰写回复信和修改计划，强调专业、有证据支持的语气。帮助作者系统性地处理关于经济机制、识别和文章广度等所有主要质疑，确保修改过程严谨、条理清晰。

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