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搜索 GEO ，共找到 66 条记录

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Geofeed 调优助理

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为网络运营方提供 RFC 8805 级别的 CSV geofeed 创建、调试与验证建议，帮助提升公开可路由 IP 的准确度、完整性与实用性。

AI搜索优化与内容可引用性

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本指南详细指导如何优化网站内容，使其符合当前AI搜索引擎（如ChatGPT、Perplexity和Google AI Overviews）的引用机制。内容涵盖了提高“可引用性分数”、优化文章结构、整合多媒体元素、建立品牌权威信号，以及实施llms.txt和服务器端渲染等技术要求，帮助您在大型语言模型时代提升自然搜索覆盖率。

地理范围渐进缩小法

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EverMind-AI/EverOS

这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。

利用周边环境进行地理交叉定位

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EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户如何通过组合多个独特的周边特征（如特定类型的商业设施或自然地标）进行交叉定位。它强调不能只依赖单一线索，而应将多个细节结合起来，形成独特的地理指纹，从而将大致区域缩小到精确位置，是进行深度信息检索的有效方法。

历史事件与纪念碑关联搜索

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EverMind-AI/EverOS

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。

通过地理线索锁定乐队

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EverMind-AI/EverOS

本技能用于解决那些没有直接给出国家名称，而是通过间接地理线索（如国土面积范围、欧盟成员资格年份、国旗颜色等）来暗示目标国家的问题。核心在于将国家识别视为一个系统性的推理谜题，尤其要注意当存在多个符合线索的国家候选时，必须按流程系统性地测试每一个可能性，以缩小搜索范围，最终锁定乐队名称。

物种特征综合识别技术

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EverMind-AI/EverOS

本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征（如栖息地、形态、行为和地理范围）进行组合推理，以精准定位目标物种。核心技巧包括：当问题涉及国家人口统计学信息时，应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家，从而极大地缩小物种搜索范围。

Python流体动力学模拟框架

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

FluidSim是一个高性能的Python对象框架，用于进行计算流体动力学（CFD）模拟。它支持2D/3D纳维-斯托克斯方程、浅水流和分层流等复杂流体模拟。该框架结合了伪谱法、FFT和MPI并行计算，在保持Python易用性的同时，提供了媲美编译语言的科学计算精度，适用于科研和工业流程分析。

GeoMaster地球观测套件

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GeoMaster 提供遥感、GIS、空间分析与机器学习的全面能力，支持卫星影像、矢量/栅格处理、点云、地形与水文建模，并兼容云原生流程，适用于各类地球观测与地理计算任务。

GeoPandas 空间分析库

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GeoPandas 基于 pandas 和 shapely，处理地理矢量数据（SHP/GeoJSON/GeoPackage/PostGIS），支持坐标系转换、空间连接、叠置、缓冲、面积距离计算及静态与交互式地图，适用于各类空间分析流程。

SymPy 符号计算

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提供 SymPy 的符号数学指导，涵盖代数表达式化简、微积分、方程求解、线性代数、物理计算、数论与几何等场景，帮助输出精确符号结果并生成可执行代码。

PyTorch几何图神经指南

torch-geometric

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

全面介绍了如何使用 PyTorch Geometric 构建图神经网络，涵盖图数据结构、常用数据集与变换、图卷积层及异构图支持，帮助你快速完成节点、链接和图级任务。

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