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WorkIQ Copilot 助手

workiq-copilot
github/awesome-copilot
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通过 WorkIQ 命令行/MCP 提供 Copilot 对 Microsoft 365 邮件、会议、文档、Teams 和人物信息的实时洞察，帮助梳理背景、重点、阻塞与后续建议，适用于日程汇总、同步记录和决策准备。
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YouTube自动化工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Rube MCP/Composio 套件自动化 YouTube 上传、播放列表、内容搜索、分析和订阅评论等操作，遵循工具 schema 并顾及配额与身份连接要求。
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根因系统化调试流程

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jnMetaCode/superpowers-zh
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本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是：必须找到问题的根本原因，而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查（数据流追踪、收集证据）、模式分析、科学假设验证，到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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高效代码审查规范与技巧

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jnMetaCode/superpowers-zh
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本规范旨在解决国内团队代码审查中“过分客气”或“过于直白”的困境。它系统传授了专业的代码审查方法论，如使用“建议”代替“命令”，用“提问”代替“否定”，并建立了清晰的优先级标注体系。帮助开发者在保证代码严谨性的同时，给出易于接受、富有建设性的反馈。
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并行智能体故障排查

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jnMetaCode/superpowers-zh
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当面对多个独立且无关联的失败点时使用。该方法的核心思想是将每个独立的问题域分配给一个专用的智能体，让这些智能体并行工作。避免了顺序排查的低效，极大地提升了复杂系统故障的定位和修复速度。
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板球记分卡搜索技巧

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EverMind-AI/EverOS
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本指南介绍了利用精确的板球得分数据进行搜索的高级技巧。用户应避免使用宽泛的描述，而是结合特定的统计数字，例如总得分（如168/9）、得分、局数、失 wicket 等信息，构建目标明确的查询语句。这种方法能极大提高搜索的准确性和效率，尤其适用于体育数据研究。
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犯罪事件角色链追踪

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EverMind-AI/EverOS
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当案件查询的答案不是直接给出的，而是需要通过一系列角色、人物或事件链条来推导时，使用此技巧。它要求追踪复杂的间接关系，例如从受害者到被告人、律师再到证人，从而逐步定位最终的关键信息。适用于复杂的调查研究和知识图谱的深度遍历。
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复杂足球问答约束分解

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EverMind-AI/EverOS
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本技巧指导用户如何分解具备多重约束条件的复杂问题，尤其适用于足球历史或知识问答。它强调不应一次性搜索所有条件，而是应根据约束的唯一性（如：特定比赛结果 > 里程碑 > 年份范围）进行优先级排序。采用渐进式、级联式的搜索方法，可以逐步缩小范围，从而提高信息检索的准确性和效率。
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足球实体假设与验证

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EverMind-AI/EverOS
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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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利用周边环境进行地理交叉定位

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EverMind-AI/EverOS
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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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KubeSphere DevOps持续集成部署指南

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kubesphere/kubesphere
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本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能，涵盖了CI/CD流水线配置、Jenkins集成和基于ArgoCD的GitOps部署。它教你如何在Kubernetes环境中自动化构建、测试和多集群部署，是管理现代软件发布流程和排查复杂DevOps工作流的必备知识。
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电影搜索最具区分度的线索

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户优化电影搜索查询的构建方法。当问题包含一般性描述与高度具体细节（如精确的评级、奖项或引用）时，应始终以最具区分度的细节作为搜索的重点。这样做能显著提高信息检索的准确性和效率。
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