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Windows 应用开发命令行工具

winapp-cli
github/awesome-copilot
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这是一个用于管理Windows应用全生命周期的综合命令行工具。它可以处理项目的初始化、构建、打包为MSIX、代码签名、调试和通过UI自动化进行测试。支持.NET、C++、Electron、Rust等多种主流框架，极大地简化了应用的开发和发布流程。
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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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足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
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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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
249
本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用Kubernetes自定义资源（CRs）来定义、触发和监控复杂的构建工作流，实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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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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结果宣称前必须验证

verification-before-completion
jnMetaCode/superpowers-zh
284
该技能阐述了工作流程中的核心原则：任何关于工作完成、测试通过或状态满意的声明，都必须以可验证的证据为支撑。它要求在提交或标记任务完成前，必须运行完整的验证命令（如测试、Linting、构建），并以证据支持结论，杜绝“应该”、“似乎”等主观臆断。
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博客个人细节搜索

blog-personal-detail
EverMind-AI/EverOS
247
本技能旨在提高搜索的精确度。当搜索目标是个人博客或文章时，应避免使用宽泛的主题词，而是从作者的日常习惯、独特经历等细节中提取关键词，构建更具指向性的精确搜索短语。
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与智能体进行沟通协作

chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交，是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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前端集成与扩展操作

frontend-forge-fi-operations
kubesphere/kubesphere
192
本技能指南使用kubectl操作前端集成（FI）资源和前端扩展（frontend-forge）的完整生命周期。用户可以执行从完整YAML创建FI、更新其状态、启用/禁用功能、故障排查构建输出，以及管理扩展本身的安装过程。适用于负责DevOps和CI/CD流程管理的工程师。
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利用数字定位学术论文

paper-numeric-anchor
EverMind-AI/EverOS
212
本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。
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犯罪案件类型识别与搜索

crime-case-identify
EverMind-AI/EverOS
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该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型（如谋杀、盗窃、纵火、事故），并结合该领域特有的关键词和关键约束（如金额、时间、地点），从而构建出高精确度的搜索查询，极大提升信息检索效率。
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苏格拉底AI导师伴侣

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24kchengYe/human-skill-tree
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该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师，模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问，引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度，并提供情绪化的反馈，确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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