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学术论文结构信息识别
thesis-document-structure
EverMind-AI/EverOS
57
本技能旨在指导用户优化关于学术论文(学位论文)的搜索查询。它强调了在搜索致谢、委员会成员或特定结构化信息时,必须添加“致谢”、“论文”等关键词作为限定词。这能帮助用户避免只获取主题摘要,从而精确地找到论文内部特定的关键信息,显著提高检索的准确性和相关性。
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领英专业内容优化器
linkedin-post-formatter
github/awesome-copilot
123
本工具能将您的原始想法或技术素材,转化为符合LinkedIn平台特点的专业级帖子。它使用Unicode字符模拟粗体、斜体等富文本效果,完美适配领英要求的纯文本格式。通过应用结构化模板(如钩子-内容-行动召唤),帮助用户撰写高吸引力、易阅读的专业内容,提升社交媒体影响力。
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板球运动员生涯数据验证
cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息,可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节(包括赛制、对手、得分)、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制,确保数据准确性。
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