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EverOS 自然语言持久记忆系统

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EverMind-AI/EverOS
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EverOS 插件为 OpenClaw 集成了持久化的长期记忆功能，通过上下文引擎API实现。它无需手动调用内存工具，即可在每次回复前自动召回相关历史上下文，并在对话结束后自动存储新的关键信息。用户可以进行自然流畅的对话，而系统会确保所有重要的上下文和偏好设置在不同会话间持续保留。
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KubeSphere集群状态与信息查询

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kubesphere/kubesphere
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本技能提供只读查询功能，用于获取KubeSphere集群的详细信息。您可以用于查询集群列表、检查当前状态、获取详细规格以及识别不同组件的版本信息。注意：本技能仅支持读取操作，严禁用于创建、更新或删除集群资源。所有管理和写入操作必须通过KubeSphere控制台完成。
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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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苏格拉底AI导师伴侣

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24kchengYe/human-skill-tree
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该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师，模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问，引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度，并提供情绪化的反馈，确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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多步实体链追踪与关联分析

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EverMind-AI/EverOS
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该技巧用于解决需要追踪多个关联实体（如作者到文章，文章到人物）的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式，将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点，逐步推进后续的知识链条构建。
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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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AI与机器学习知识体系教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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人文社科批判性思维辅导

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24kchengYe/human-skill-tree
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本辅导旨在提升用户在人文社科领域的批判性思维和论证能力，涵盖哲学、社会学、心理学、政治学和文学等多个学科。它不提供标准答案，而是教授学生如何构建细致、有证据支持的论点，掌握苏格拉底对话、文本细读等方法。尤其擅长帮助用户从多重理论视角进行跨文化、跨学科的复杂概念分析。
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系统化创意与创新教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在系统提升用户的创意思维和创新能力。它涵盖了设计思维、SCAMPER、TRIZ、旁路思维等成熟方法论，教授用户如何克服思维障碍、系统化地发散和收敛想法，并将抽象的创意转化为可执行的创新方案。适用于任何需要解决复杂问题、进行产品开发或业务创新的专业人士。
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技能卡语义搜索与检索

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lsdefine/GenericAgent
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这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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学位论文双维度检索法

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EverMind-AI/EverOS
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适用于进行高级学术研究的技巧。它通过运行两条平行的检索轨迹来查找学位论文：一条是“主题轨迹”（关注学科、方法论和材料），另一条是“人物轨迹”（关注大学、导师、学位类型和年份）。掌握这种双重检索方法，可以交叉验证信息，提高研究的准确性和效率。
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谈判与说服力提升教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在系统提升您的谈判和说服能力。它基于哈佛谈判模型和影响力心理学，教授用户如何处理薪资谈判、商务合作及跨文化冲突。核心内容包括建立BATNA、确定ZOPA等关键策略，帮助用户达成共赢结果，所有指导均强调道德和价值创造，绝不教授操控技巧。
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