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持续研究知识库

research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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为项目保留持续更新的研究知识库，汇集论文、想法、实验、结论及它们的关系，支持新增文献、生成查询包、更新索引和日志等全生命周期操作，便于构建领域映射。
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结构化自动规划

structured-autonomy-plan
github/awesome-copilot
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引导项目规划代理在编写代码前完成研究、拆分并记录多提交的开发计划，执行自主研究流程并输出模板化计划，确保后续 PR 有条不紊地实施。
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任务分解规划助手

task-decomposition
rohitg00/skillkit
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将复杂的软件、写作或研究工作拆解为可独立完成的小任务，附带依赖关系图、里程碑分解和模板，便于按步骤规划项目、分配特性并组织大型工作流。
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板球记分卡搜索技巧

cricket-scorecard
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
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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犯罪事件角色链追踪

crime-role-chain
EverMind-AI/EverOS
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当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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通过个人故事追踪游戏开发者

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EverMind-AI/EverOS
233
本技能用于通过搜索开发者罕见的个人故事、轶事或生活细节来间接定位游戏开发者。它不依赖于游戏数据库本身，而是利用访谈、博客或大会演讲中出现的独有、极具辨识度的短语或历史细节。当开发者身份难以直接查证时，这是一种深度研究的有效方法。
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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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Paperzilla：学术论文与研究推荐助手

paperzilla
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Paperzilla是一个强大的学术研究助手，用于与精选的学术项目、推荐论文和核心论文进行交互。它支持用户查询最新项目推荐，以Markdown格式总结核心论文内容，并导出项目动态，是进行系统性学术研究和数据分析的理想工具。
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印度影星搜索关键词指南

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EverMind-AI/EverOS
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本指南教您如何优化搜索查询，特别是在研究印度或南亚影星信息时。它强调必须添加“宝莱坞”、“印度电影”或具体的印度奖项关键词，以过滤掉大量无关的西方搜索结果，从而大幅提高信息检索的准确性。
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生物学化学/数值精准匹配

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EverMind-AI/EverOS
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当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值（如“0.330 mg/100g”）或分类学同义词计数时，使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配，并结合多个具体的化合物名或数值，可以极大地提高搜索的唯一性和准确性，尤其适用于生物化学和植物学研究。
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