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Windows API元数据搜索
winmd-api-search
github/awesome-copilot
248
用于查找和探索Windows桌面API。当开发者需要利用平台特定功能(如摄像头、文件访问、系统通知、UI控件等)时,本技能可提供帮助。它能从本地缓存检索完整的API元数据,提供类型、方法、属性、事件等详细签名,帮助开发者准确确定实现系统级功能的接口。
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执行开发计划与批判性审查
executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
108
本技能用于指导系统性地执行复杂的开发计划。它要求在执行前,对计划进行批判性审查,识别流程依赖、模糊条件和环境假设。执行过程包括增量完成任务、严格测试、结构化提交和最终报告,确保开发流程的严谨性。
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系统化调试方法论
systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
142
本指南提供了一套强制性的多阶段软件调试流程。它要求开发者不能仅凭直觉修补症状,而是必须经历根因调查、模式分析、假设验证和测试实施这四个阶段,从而确保找到问题的真正源头,避免引入新的 Bug。
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代码审查请求流程指南
requesting-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
127
本指南提供了一套系统化的代码审查请求流程,用于在完成任务、实现重要功能或合并代码前,主动发现并解决问题。它强调“早审查,勤审查”,指导用户如何获取正确的Git SHA和使用结构化模板提交请求,确保审查者能专注于代码本身,从而系统性地提升代码质量和开发效率。
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板球赛事与队伍识别技巧
cricket-tournament-team
EverMind-AI/EverOS
303
本技能指导用户如何系统性地研究板球相关问题,通过确定具体的赛事类型(如ODI、T20、Test、IPL)和所有参与队伍(包括小众国家队),从而极大地缩小和集中搜索范围。这是一种结构化的信息检索方法,确保在任何板球主题上都能获取全面准确的信息。
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日常活动日志记录
daily-logs
memodb-io/Acontext
279
本工具用于结构化记录用户的每日活动、学习进展、重要决策和关键学习点。它为每一天创建独立的文件,采用标准日期格式命名,确保日志内容按时间线清晰排列。通过简洁、第三人称的撰写方式,帮助用户建立一套系统化、可回顾的个人知识库。
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足球实体假设与验证
football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体(球员或俱乐部)。当搜索结果提供初步线索,或当问题提供了足够的详细约束条件(如国籍、时代、联赛)进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索,并交叉比对所有约束(如出生年份、职业生涯等)以确保信息准确性。
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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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非英语音乐人全球搜索策略
musician-non-english
EverMind-AI/EverOS
415
本指南提供了一套系统性的高级搜索策略,用于研究来自非西方文化区域的音乐艺术家。它指导用户如何突破仅使用英语的搜索限制,通过融入区域性关键词、文化身份(如联合国大使)和特定平台(如Coke Studio),实现跨地域、跨语言的音乐信息检索,确保查询的全面性和准确性。
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KubeSphere可观测性OpenSearch扩展
opensearch
kubesphere/kubesphere
428
OpenSearch是集成在KubeSphere可观测性平台中的分布式搜索和分析引擎。它用于存储、搜索和分析各种可观测性数据,包括应用日志、系统事件、审计记录和通知历史。本指南详细介绍了OpenSearch的安装、配置和操作最佳实践,帮助用户管理KubeSphere中的OpenSearch集群。
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亚洲影视剧文化区域检测
tv-asian-region-detect
EverMind-AI/EverOS
495
当用户描述亚洲非英语影视剧但未明确指出国家时,本技能通过分析查询中的文化线索(如演员名字、文化题材、广播频道等)来推断其可能的起源地(如韩国、土耳其、印度等)。这能帮助系统生成高度精确的区域性关键词,从而大幅提高搜索的准确性和效率。
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EverOS 自然语言持久记忆系统
evermind-ai-everos
EverMind-AI/EverOS
142
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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