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板球运动员生涯数据验证

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EverMind-AI/EverOS
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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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顶级沟通技能提升教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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这是一个全面的沟通技能教练，旨在提升用户所有维度的沟通能力。它系统涵盖了公开演讲、专业演示设计、讲故事的技巧、积极倾听和书面写作等内容。核心在于理论结合实战，强调结构化练习和可执行反馈，帮助用户在不同文化和情境下，无论是商业提案还是日常对话，都能更高效地交流。
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利用音乐奖项进行艺人交叉搜索

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EverMind-AI/EverOS
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该技能利用音乐奖项（如格莱美提名和获奖信息）作为高度结构化、可验证的搜索锚点。通过提取奖项类别、年份和获奖状态等线索，用户可以进行交叉比对，将潜在艺人与权威奖项数据库进行比对，从而极大地缩小候选范围，实现高精度的艺人识别与验证。
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大学学业路径导航顾问

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24kchengYe/human-skill-tree
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这是一位全方位的学术生涯规划顾问，覆盖从专业选择、GPA管理到留学深造的全流程。它结合了中国高考、考研和西方大学的申请体系，通过结构化决策和辅导式提问，帮助用户制定科学、自洽的学业路径。
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代码库深度架构文档化

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github/awesome-copilot
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本技能能够系统性地分析和学习现有代码库的全部知识，自动生成包含技术栈、架构、结构、规范、集成、测试策略和潜在风险等七份详细文档。适用于新成员入职、项目审计或创建完整的、可验证的系统知识库。
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结构化科学论文检索

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具专为学术研究人员设计，能够检索科学文献数据库，并从全文论文中提取结构化的元数据和量化实验数据。它提供的包括方法、研究结果、样本量和质量评分，远超传统摘要搜索的范围。非常适用于进行系统综述、证据综合分析或需要详细、可比较研究细节的元分析。
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Biopython分子生物工具包

biopython
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Biopython 提供序列操作、数据库访问、BLAST 自动化、结构生物信息和系统发育等功能，适合用于编写定制流水线和批量处理的计算分子生物学任务。
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意识议会决策法

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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通过召集彼此冲突的思维原型，以结构化方式对问题进行多角度审议，提炼风险并合成可执行洞见，适用于困难抉择、复杂权衡或需要广泛观点的创意挑战。
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Datamol化学信息工具

datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。
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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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扩散分子对接位点预测

diffdock
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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DiffDock 采用扩散深度学习预测蛋白-小分子结合构象与置信度，支持单个或批量虚拟筛选，辅助结构基础药物设计。
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ESM 蛋白质建模工具集

esm
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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融合 ESM3 与 ESM C 蛋白质语言模型，支持生成序列、预测结构、功能条件化、提取嵌入，可通过本地部署或 Forge API 完成蛋白结构与设计任务。
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