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电影搜索最具区分度的线索
movie-distinctive-clue
EverMind-AI/EverOS
292
本技能指导用户优化电影搜索查询的构建方法。当问题包含一般性描述与高度具体细节(如精确的评级、奖项或引用)时,应始终以最具区分度的细节作为搜索的重点。这样做能显著提高信息检索的准确性和效率。
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亚洲影视剧文化区域检测
tv-asian-region-detect
EverMind-AI/EverOS
496
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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欧洲演员出生全名查询指南
actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员(尤其是法语和东欧)的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时,本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源,结合特定的文化标识符(如“人民艺术家”),执行深度、定向搜索,确保获取准确的出生信息。
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亚洲多语言影视剧标题搜索
tv-asian-multilingual
EverMind-AI/EverOS
289
本技巧用于搜索亚洲多语言影视剧。当剧集拥有多种语言名称时(如韩语、土耳其语),如果仅使用英文搜索失败,应尝试使用剧集的原始语言标题或搜索‘多语言名称’的特定模式,以提高搜索的准确度和区分度。
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游戏技术细节搜索
game-technical-detail
EverMind-AI/EverOS
154
本指南提供了一种识别特定电子游戏的高级搜索技巧。它强调利用高度具区分度的技术细节,例如特定的游戏平台(如DOS、NES、PS4)、发行方式(共享软件)、游戏引擎、游戏时代和特定网站的评级分数。通过组合多个约束条件(平台+时代+细节),用户可以极大地缩小搜索范围,甚至定位到游戏中特定的开发者或艺术家。
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NeuroKit2 生物信号处理
neurokit2
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
192
基于 NeuroKit2 构建可复现的生理时间序列研究流程,涵盖 ECG、RSP、EDA 等生物信号的预处理、事件与区间分析、多模态对齐、变异性与复杂度分析。
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Qdrant分布式扩展与容量规划
qdrant-horizontal-scaling
github/awesome-copilot
204
本指南详细介绍了Qdrant向量数据库的扩展架构和容量规划的最佳实践。它指导用户何时进行垂直扩展或水平扩展,如何选择最佳的节点数和分片数量,并指导如何设置复制因子以确保系统的高可用性和零停机时间。同时也涵盖了分片管理和常见误区规避。
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Qdrant查询延迟优化指南
qdrant-minimize-latency
github/awesome-copilot
434
本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术,重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略,确保搜索具有持续的低延迟性能,并警示了性能优化时应避免的常见误区。
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零样本时间序列预测
timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测,无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据,提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查,确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。
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Alchemy调试报告生成器
alchemy-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
425
本工具用于生成全面的Alchemy SDK调试报告。它能自动收集关键的诊断证据,包括核心API、增强API和NFT API的连接性测试,同时检查多个主流区块链网络(如以太坊、Polygon)的状态,以及SDK版本和环境信息。适用于遇到复杂的区块链查询失败或需要提交专业支持工单时进行故障排查。
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Alchemy链上数据性能优化
alchemy-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
188
本指南提供了使用Alchemy SDK优化区块链交互的高级策略。内容涵盖了基于TTL的响应缓存实现、多链并行数据获取、利用批量API调用(如NFT元数据)来降低计算成本,以及采用WebSocket进行实时事件订阅。这对于构建高性能、低延迟的去中心化应用(dApps)至关重要。
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Anthropic API 错误排查指南
anth-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本指南详细列出了使用 Anthropic Claude API 时开发者常犯的错误和最佳实践。内容涵盖了与OpenAI等其他模型API的关键区别,例如强制要求设置`max_tokens`、正确处理系统提示词的位置,以及准确解析API响应结构等,帮助开发者规避集成陷阱。
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