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SEO站点地图分析与生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的SEO站点地图管理工具。它可以用于分析和验证现有的XML站点地图，检查是否存在过时的信息、无效链接或结构问题，确保符合最新的搜索引擎最佳实践。此外，它还能指导用户生成符合SEO标准的完整站点地图和XML文件，帮助网站所有关键页面被搜索引擎正确收录。
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用户体验可用性审计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于对用户体验和可用性进行深度审计，超越了简单的视觉检查。它依据尼尔森十大可用性原则和现代移动端最佳实践，系统性地评估屏幕和流程。适用于您需要找出产品设计中的结构性缺陷、认知负荷问题或导航回归，并获得优先级的缺陷列表、违反的原则及具体的改进建议。
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请求所需上下文文件

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github/awesome-copilot
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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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结构化设计与规格撰写

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jnMetaCode/superpowers-zh
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该技能指导用户将模糊的想法或初步需求转化为完整、详细且经过批准的技术规格。它遵循严格的工作流，包括项目上下文探索、提出澄清问题、提供多方权衡方案和撰写设计文档。核心原则是：在任何代码编写或实现行动之前，必须完成所有设计的验证和批准。
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专业代码审查回应指南

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jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南为开发者提供了一套专业的代码审查回应方法论。它强调在面对审查意见时，不能仅凭感觉附和，而是必须进行技术验证、提出澄清性问题，并用技术理由进行有理有据的反驳。帮助用户提升在协作开发环境中的专业度和技术沟通能力。
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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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复杂足球问答约束分解

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EverMind-AI/EverOS
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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

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EverMind-AI/EverOS
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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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电影搜索最具区分度的线索

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EverMind-AI/EverOS
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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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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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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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拆解复杂的电影线索

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EverMind-AI/EverOS
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当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时（如奖项、年代、国家、演员等），本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索，避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。
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