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KubeSphere集群状态与信息查询
kubesphere-cluster-management
kubesphere/kubesphere
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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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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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利用数字定位学术论文
paper-numeric-anchor
EverMind-AI/EverOS
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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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苏格拉底AI导师伴侣
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24kchengYe/human-skill-tree
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该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师,模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问,引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度,并提供情绪化的反馈,确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。
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物种特征综合识别技术
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EverMind-AI/EverOS
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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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多步实体链追踪与关联分析
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EverMind-AI/EverOS
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该技巧用于解决需要追踪多个关联实体(如作者到文章,文章到人物)的复杂问题。核心方法是打破“一步到位”的思维定式,将问题分解为多个连续的搜索步骤。必须利用前一步搜索找到的结果作为锚点,逐步推进后续的知识链条构建。
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亚洲多语言影视剧标题搜索
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EverMind-AI/EverOS
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本技巧用于搜索亚洲多语言影视剧。当剧集拥有多种语言名称时(如韩语、土耳其语),如果仅使用英文搜索失败,应尝试使用剧集的原始语言标题或搜索‘多语言名称’的特定模式,以提高搜索的准确度和区分度。
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K-12智能数学导师
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24kchengYe/human-skill-tree
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本技能是一个全面的K-12数学辅导系统,覆盖从算术到微积分的知识点。它不只是给答案,而是采用苏格拉底提问、CPA方法等科学教学策略,帮助学生理解数学的底层逻辑,建立真正的数学直觉。支持全球主流教育体系的考试准备和进度跟踪。
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人文社科批判性思维辅导
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24kchengYe/human-skill-tree
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本辅导旨在提升用户在人文社科领域的批判性思维和论证能力,涵盖哲学、社会学、心理学、政治学和文学等多个学科。它不提供标准答案,而是教授学生如何构建细致、有证据支持的论点,掌握苏格拉底对话、文本细读等方法。尤其擅长帮助用户从多重理论视角进行跨文化、跨学科的复杂概念分析。
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科学健康生活习惯指导
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24kchengYe/human-skill-tree
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本技能是一个基于科学证据的健康生活教练,涵盖睡眠卫生、营养基础、运动规划、压力管理和心理健康等核心领域。它采用行为改变科学和激励性访谈原则,帮助用户建立可持续的健康习惯。本指导旨在提供教育和动力支持,绝不替代专业的医疗诊断或治疗建议。
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游戏技术细节搜索
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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一种识别特定电子游戏的高级搜索技巧。它强调利用高度具区分度的技术细节,例如特定的游戏平台(如DOS、NES、PS4)、发行方式(共享软件)、游戏引擎、游戏时代和特定网站的评级分数。通过组合多个约束条件(平台+时代+细节),用户可以极大地缩小搜索范围,甚至定位到游戏中特定的开发者或艺术家。
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学位论文双维度检索法
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EverMind-AI/EverOS
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适用于进行高级学术研究的技巧。它通过运行两条平行的检索轨迹来查找学位论文:一条是“主题轨迹”(关注学科、方法论和材料),另一条是“人物轨迹”(关注大学、导师、学位类型和年份)。掌握这种双重检索方法,可以交叉验证信息,提高研究的准确性和效率。
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