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GEO
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Geofeed 调优助理
geofeed-tuner
github/awesome-copilot
479
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。
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AI搜索优化与内容可引用性
seo-geo
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
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。
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地理范围渐进缩小法
geo-progressive-narrow
EverMind-AI/EverOS
129
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。
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利用周边环境进行地理交叉定位
geo-surrounding-cross
EverMind-AI/EverOS
149
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。
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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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通过地理线索锁定乐队
band-geographic-first
EverMind-AI/EverOS
409
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。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
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。
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Python流体动力学模拟框架
fluidsim
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
209
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。
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GeoMaster地球观测套件
geomaster
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
461
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。
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GeoPandas 空间分析库
geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
495
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。
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SymPy 符号计算
sympy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
95
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。
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PyTorch几何图神经指南
torch-geometric
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
372
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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