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视觉心理情绪设计
visual-emotion-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
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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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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历史描述性术语翻译
historical-term-translate
EverMind-AI/EverOS
458
本技能旨在将关于历史事件、人物或文化的模糊描述性语言,转化为精确的专业历史术语或专有名称。它通过识别描述背后的核心概念(例如,将“夸大关于某一地区的事实”翻译为“夸张故事”),提升了搜索的精准度。尤其适用于研究全球历史,掌握了查找南亚、中东和非洲等非西方文化背景的资料。
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探索全球非西方音乐领域
band-cultural-breadth
EverMind-AI/EverOS
233
本指南提供了研究非西方文化音乐乐队的专业技巧和指引,帮助使用者超越主流西方音乐数据库的限制。它教授如何识别来自非洲、亚洲等非西方地区的乐队,并提供了基于特定线索(如录制条件、历史里程碑)的定制搜索策略,拓宽音乐研究的广度和深度。
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通过MV画面内容追踪歌曲
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EverMind-AI/EverOS
222
该技能指导用户如何将音乐视频(MV)的视觉内容——例如特定的场景、情感主题(如悲伤、失落)或现实事件——作为强大的搜索锚点。用户不再仅依赖歌名或艺人,而是从MV的叙事细节中提取关键词来优化查询,从而提高定位歌曲的准确性和成功率。适用于音乐研究和文化分析。
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1
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简体中文
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