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EverOS 自然语言持久记忆系统
evermind-ai-everos
EverMind-AI/EverOS
293
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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足球线索深度追踪法
football-lead-tracking
EverMind-AI/EverOS
219
这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题,而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体(如球员、俱乐部或教练)。将这些实体视为新的线索,通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件,进行后续的二次搜索,确保知识链的完整性,不遗漏任何关键信息。
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前端集成与扩展操作
frontend-forge-fi-operations
kubesphere/kubesphere
84
本技能指南使用kubectl操作前端集成(FI)资源和前端扩展(frontend-forge)的完整生命周期。用户可以执行从完整YAML创建FI、更新其状态、启用/禁用功能、故障排查构建输出,以及管理扩展本身的安装过程。适用于负责DevOps和CI/CD流程管理的工程师。
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生成前端集成YAML配置
frontend-integration-yaml
kubesphere/kubesphere
96
本工具用于将简化的单菜单作者模型,自动生成符合规范的FrontendIntegration YAML。它能将初步配置转换为完整的、可提交的集成YAML结构,适用于快速创建包含菜单和页面的前端集成部署配置。
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历史事件与纪念碑关联搜索
geo-historical-monument
EverMind-AI/EverOS
131
本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件(如战役、重大日期)作为主要的搜索锚点,再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式,确保在进行地理和历史信息检索时,能准确捕捉事件背景。
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历史人物候选人验证技巧
historical-candidate-verify
EverMind-AI/EverOS
148
本指南提供针对历史研究的定向验证策略。当初步搜索得出候选人物名单时,应立即停止广撒网式的搜索。取而代之的是,必须使用精确的查询模板,将候选人与所有具体约束条件(如时间、地点、家庭关系、关键事件)进行交叉验证,以确认身份并排除误判。
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KubeSphere集群状态与信息查询
kubesphere-cluster-management
kubesphere/kubesphere
486
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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KubeSphere DevOps租户操作指南
kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
71
本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下,通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作,确保了严格的资源隔离性。
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领英专业内容优化器
linkedin-post-formatter
github/awesome-copilot
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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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拆解复杂的电影线索
movie-clue-decompose
EverMind-AI/EverOS
180
当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时(如奖项、年代、国家、演员等),本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索,避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。
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南亚电影行业全景覆盖
movie-indian-industry
EverMind-AI/EverOS
456
本技能用于搜索整个南亚电影生态系统,覆盖宝莱坞、泰卢固、泰米尔、马拉雅拉姆、孟加拉和巴基斯坦等多地电影。它指导用户识别区域线索,避免仅搜索宝莱坞,从而获得更全面的电影资讯。
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利用数字定位学术论文
paper-numeric-anchor
EverMind-AI/EverOS
212
本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词,而应优先结合论文中提及的具体数值锚点,例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围,并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性,从而精确定位所需的原始研究。
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