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组合情节细节进行剧集搜索

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EverMind-AI/EverOS
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这是一种提高剧集搜索命中率的高级技巧。当搜索特定电视剧时，不要仅依赖泛泛的类型或年代，而是将2-3个极具辨识度的情节细节（如角色牺牲、特定季度的事件）组合成一个查询。这种组合方法能利用情节点的独特性，快速精准地定位目标剧集。
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犯罪案件类型识别与搜索

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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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历史人物独特细节搜索锚点

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EverMind-AI/EverOS
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本技能旨在提升历史资料的搜索准确性。当查询历史人物信息时，切忌依赖时代、国籍等泛泛之词。应着重识别并提取人物最独特、最具体的细节（例如特定的物件、稀有的事件或独特的生平细节）。利用这些“独特细节”作为精准的搜索锚点，能极大地提高搜索的精确度和效率，避免信息过载。
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大学学位论文定位技术

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EverMind-AI/EverOS
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本技能用于精准定位学术学位论文，通过整合大学名称、学位类型和年份等关键信息。其核心在于处理间接的大学线索，例如根据文学作品或历史事件推导出大学的创立年份。采用两步解析流程，确保在搜索论文前解决所有背景信息，极大地提高了查询的准确性和有效性。
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生物学描述到物种名称翻译

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EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。
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KubeSphere日志收集与管理

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kubesphere/kubesphere
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WizTelemetry Logging是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件，用于全面的日志收集、处理和存储。它支持容器日志（stdout/stderr）和容器内部文件系统日志的双重收集模式。本组件帮助用户理解日志收集架构，并提供配置指南，实现高效的日志管理和查询。
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Benchling生命科学数据集成

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本技能提供通过Python SDK和REST API访问Benchling云平台的功能。它用于自动化管理和查询生命科学的关键数据，包括序列注册实体（DNA、RNA、蛋白质）、物理库存、电子实验记录本（ELN）和工作流。适用于数据同步、数据仓库分析以及构建复杂的LIMS系统集成。
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生物信息学数据服务集成包

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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BioServices是一个功能强大的Python库，为超过40个主流生物信息学数据库（如UniProt, KEGG, ChEMBL）提供了编程接口。它专为复杂的生物学数据工作流设计，支持跨数据库查询、进行物种间ID映射，并在统一的API下完成序列和通路分析。
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大规模单细胞基因组数据查询

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供程序化访问，连接到超过6100万个细胞的CZ CELLxGENE大队列。它用于生物信息学研究，支持进行大规模数据集间的交叉分析，按细胞类型、组织或疾病查询基因表达数据，并可用于训练机器学习模型。无论是在内存还是离线计算，均提供完整的单细胞分析能力。
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癌症依赖图谱分析工具

depmap
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该工具提供癌症依赖图谱（DepMap）数据接口，基于全基因组CRISPR筛选、RNAi和化合物敏感性实验。可用于查询基因的依赖性评分，识别特定于癌症的脆弱点，预测合成致死作用，并验证肿瘤学药物靶点。
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生物信息学数据库查询工具

gget
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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gget是一个全面的命令行工具和Python库，提供对超过20个生物信息学数据库的统一访问。它允许用户以一致的接口进行基因信息检索、序列分析（如BLAST、BLAT）、结构预测和富集分析等复杂任务。适用于交互式数据探索和构建自动化生物信息学工作流。
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生物学数据谱系湖仓

lamindb
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LaminDB是一个开源的生物学领域谱系原生湖仓，用于管理和分析复杂的生物数据集和计算工作流。它使多种科学数据（如scRNA-seq, AnnData）具备可查询性、可追溯性并符合FAIR原则。核心功能包括强大的数据谱系跟踪、基于本体的注释和模式验证，支持在多云/本地存储系统上进行统一查询，适用于生物信息学研究。
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