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搜索 IM ，共找到 4572 条记录
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博客个人细节搜索

blog-personal-detail
EverMind-AI/EverOS
247
本技能旨在提高搜索的精确度。当搜索目标是个人博客或文章时，应避免使用宽泛的主题词，而是从作者的日常习惯、独特经历等细节中提取关键词，构建更具指向性的精确搜索短语。
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与智能体进行沟通协作

chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交，是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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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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生成前端集成YAML配置

frontend-integration-yaml
kubesphere/kubesphere
250
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
430
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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领英专业内容优化器

linkedin-post-formatter
github/awesome-copilot
448
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
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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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深度伪造检测与媒体溯源

resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
235
该技能提供全面的媒体情报分析能力，用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印，并验证说话人身份，确保媒体的真实性和可信度。
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数据库结构与关系探索

schema-exploration
apconw/Aix-DB
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本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤，获取详细的表结构（包括列名、数据类型、主外键）以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式，为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。
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