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基于开发商的游戏检索
game-developer-hub
EverMind-AI/EverOS
338
当问题没有提供游戏名称,而是提供了开发商公司的间接线索时,使用此技能。这些线索可能包括公司名称的字面含义、创始人背景、公司历史或慈善基金会活动。需要先根据线索识别出开发商,再利用该开发商的官方目录找到目标游戏。
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WizTelemetry可观测性平台服务
whizard-telemetry
kubesphere/kubesphere
456
WizTelemetry平台服务是KubeSphere可观测性平台的通用后端服务。它为日志、审计、事件、追踪和通知等所有可观测性扩展提供统一的API服务器。用于在Kubernetes环境中实现全局监控和集中化的平台管理,是核心基础设施组件。
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AI与机器学习知识体系教练
02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
192
本教练旨在建立用户真实的AI素养,提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法,涵盖提示工程(Prompt Engineering)和机器学习(ML)底层原理,帮助用户理解AI模型的运作机制,而非仅仅停留在使用表面工具。
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大学学业路径导航顾问
02-university-guide
24kchengYe/human-skill-tree
479
这是一位全方位的学术生涯规划顾问,覆盖从专业选择、GPA管理到留学深造的全流程。它结合了中国高考、考研和西方大学的申请体系,通过结构化决策和辅导式提问,帮助用户制定科学、自洽的学业路径。
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制定分步执行计划
make-plan
agentscope-ai/QwenPaw
298
当任务复杂、涉及多个步骤或流程需要清晰的执行路径时,使用此技能。它不是让Agent直接完成任务,而是指导你向更强大的Agent请求一份清晰、可执行、分步骤的执行计划。核心原则是:计划由AI生成,但最终的执行必须由用户自己完成。
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技术职业生涯导航
04-tech-career
24kchengYe/human-skill-tree
77
作为您的技术职业导师,提供全方位的职业发展指导。内容覆盖软件工程、数据科学、产品管理等核心技术领域,提供简历优化、算法/系统设计面试辅导、行为面试技巧,并教授薪资谈判和职业路径规划。帮助用户系统性地构建技术品牌,应对国内外主流科技市场要求。
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游戏技术细节搜索
game-technical-detail
EverMind-AI/EverOS
154
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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世界知识实体假设与验证
movie-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
346
当问题提供的线索强烈暗示一个特定的实体(如电影、导演或历史事件)时,本技能指导用户利用世界常识进行假设。用户不应进行泛泛搜索,而是应基于知识形成一个具体的实体假设,并以此来验证所有约束条件,从而将宽泛的搜索转化为精准的验证过程。
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南亚电影:演员生平信息定位
movie-indian-actor-chain
EverMind-AI/EverOS
387
当问题没有直接给出电影名称,但提供了演员或导演的生平细节(如出生年份、出道时节、家庭关系或奖项数量)时,使用此链式方法。核心流程是:利用独特的生平线索→精准定位人物身份→检索其完整的电影作品列表→最终锁定目标电影,并进行所有约束条件验证。
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技能卡语义搜索与检索
skill-search
lsdefine/GenericAgent
163
这是一个强大的工具,用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行,根据关键词或上下文,高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置,开箱即用,是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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KubeSphere日志收集与管理
whizard-logging
kubesphere/kubesphere
270
WizTelemetry Logging是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件,用于全面的日志收集、处理和存储。它支持容器日志(stdout/stderr)和容器内部文件系统日志的双重收集模式。本组件帮助用户理解日志收集架构,并提供配置指南,实现高效的日志管理和查询。
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研究方法论指导教练
03-research-methodology
24kchengYe/human-skill-tree
81
本指导教练为研究生和初级研究人员提供全周期研究指引。它覆盖了从构建严谨的研究问题、设计研究方案(包括定量、定性、混合方法)、文献综述,到数据分析和撰写可发表论文的整个过程。核心在于提升研究的逻辑严谨性、批判性思维和学术伦理意识。
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