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电报自动化操作指南

telegram-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
269
本技能提供通过Rube MCP实现的电报平台全面自动化功能。用户可以程序化地管理电报的各个方面，包括发送文本、图片和文件；获取详细聊天信息、管理成员、编辑和删除消息，以及设置机器人命令。适用于构建复杂、高效的自动化机器人和工作流集成。
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交互式设计系统初始化向导

ui-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
本向导是StyleSeed的一部分，它引导用户完成从原始项目到设计系统指导工作空间的转换。它系统性地收集应用类型、品牌颜色、视觉参考和排版等关键信息，从而生成一致的设计系统，并搭建出具有品牌风格的初始页面骨架。
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请求所需上下文文件

what-context-needed
github/awesome-copilot
225
本技能用于指导AI系统在回答问题前，主动分析并结构化地列出所有相关的代码文件。它强制AI区分“必须查看”（确保准确性）、“推荐查看”（帮助完善）、“已掌握”和“不确定性”，确保用户获得全面的上下文信息，从而提高AI回答的准确性和深度，特别适用于复杂的编程和调试场景。
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Zendesk 自动化操作工具

zendesk-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
145
该工具包通过 Rube MCP 实现了 Zendesk 的全方位自动化管理。用户可以利用它来处理工单的生命周期（查询、创建、回复、更新），管理用户账户，以及操作组织信息。适用于将客户支持流程集成到自动化工作流中，提高服务效率。
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板球记分卡搜索技巧

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EverMind-AI/EverOS
130
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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板球赛事与队伍识别技巧

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EverMind-AI/EverOS
303
本技能指导用户如何系统性地研究板球相关问题，通过确定具体的赛事类型（如ODI、T20、Test、IPL）和所有参与队伍（包括小众国家队），从而极大地缩小和集中搜索范围。这是一种结构化的信息检索方法，确保在任何板球主题上都能获取全面准确的信息。
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非英文国家犯罪案件调查指南

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EverMind-AI/EverOS
198
本指南旨在指导用户在调查非英文国家（如泰国、马来西亚等）的犯罪案件时，掌握本地语言和文化背景知识。它强调不能仅依赖英文搜索，必须结合当地的专业术语、地名和媒体报道，才能获取完整、准确的案情信息。
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复杂足球问答约束分解

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EverMind-AI/EverOS
295
本技巧指导用户如何分解具备多重约束条件的复杂问题，尤其适用于足球历史或知识问答。它强调不应一次性搜索所有条件，而是应根据约束的唯一性（如：特定比赛结果 > 里程碑 > 年份范围）进行优先级排序。采用渐进式、级联式的搜索方法，可以逐步缩小范围，从而提高信息检索的准确性和效率。
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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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利用周边环境进行地理交叉定位

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EverMind-AI/EverOS
149
本技能指导用户如何通过组合多个独特的周边特征（如特定类型的商业设施或自然地标）进行交叉定位。它强调不能只依赖单一线索，而应将多个细节结合起来，形成独特的地理指纹，从而将大致区域缩小到精确位置，是进行深度信息检索的有效方法。
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电影搜索最具区分度的线索

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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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非英语音乐人全球搜索策略

musician-non-english
EverMind-AI/EverOS
415
本指南提供了一套系统性的高级搜索策略，用于研究来自非西方文化区域的音乐艺术家。它指导用户如何突破仅使用英语的搜索限制，通过融入区域性关键词、文化身份（如联合国大使）和特定平台（如Coke Studio），实现跨地域、跨语言的音乐信息检索，确保查询的全面性和准确性。
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