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社会信任证明架构师

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个社会心理学专家技能，专注于识别买家信任中的“信任缺口”。它指导用户根据目标受众的心理画像、认知阶段和犹豫点，科学地选择、定位和优化社交证明（如案例研究、用户见证、权威背书），确保证明的放置具有最大的说服力和信任提升效果，避免误导。
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视觉心理情绪设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能模拟视觉心理学家和环境心理学研究员的角色，指导用户系统性地将视觉元素（如色彩、排版、间距、图像）映射到目标情绪和转化目标上。它确保设计的每一个视觉决策都是有目的性的，能够支撑品牌叙事和说服力，而非单纯的点缀。适用于需要根据特定受众和文化背景，设计出能引发特定情绪（如信任、紧迫、平静）的视觉内容场景。
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证据驱动的深度研究工作流

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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安全漏洞赏金猎手

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南为安全研究人员设计，旨在发现可被远程利用的、具有实际价值的安全漏洞，适用于漏洞赏金或负责任披露。核心流程聚焦于用户可控的攻击路径，涵盖SSRF、RCE、SQL注入等高危漏洞，指导用户完成系统化的漏洞挖掘和报告撰写。
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实时SEO数据与关键词分析器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具提供来自DataForSEO平台的实时、全面的SEO数据分析服务。它支持用户获取Google、YouTube的实时搜索结果（SERP），进行深度关键词研究（包括搜索量、难度、搜索意图），分析反向链接、监控竞争对手网站，并进行网页现场优化检查。特别适用于需要跟踪AI可见性和大型语言模型（LLM）提及等前沿数据的数字营销和内容创作场景。
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板球记分卡搜索技巧

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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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板球赛事与队伍识别技巧

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EverMind-AI/EverOS
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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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非英语音乐人全球搜索策略

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EverMind-AI/EverOS
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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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学术论文术语精准翻译

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EverMind-AI/EverOS
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当研究问题使用口语化或笼统的描述时，本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选，从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词，结合数值和时间约束，确保检索结果高度相关，高效定位关键学术文献。
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管理研究项目与论文

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Paperzilla技能提供直接的命令行访问，用于与Paperzilla数据互动。用户可以使用它来获取最新的研究推荐、以Markdown格式总结核心论文、查看项目动态，并留下反馈。它适用于需要获取学术项目和文献结构化洞察的研究人员。
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足球线索深度追踪法

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EverMind-AI/EverOS
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这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。
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利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS
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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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