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完成开发分支并集成
finishing-a-development-branch
jnMetaCode/superpowers-zh
136
这是一个专业的开发工作流收尾技能。它要求开发者首先完成测试验证,然后根据环境(如普通仓库或工作区)提供结构化的选项。技能负责安全地执行开发分支的收尾工作,包括本地合并、创建Pull Request、清理工作区和删除分支,确保版本控制流程的完整性。
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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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KubeSphere持续集成/部署管理
kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
249
本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署(CI/CD)流程。它利用Kubernetes自定义资源(CRs)来定义、触发和监控复杂的构建工作流,实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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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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欧洲演员出生全名查询指南
actor-euro-french-wiki
EverMind-AI/EverOS
246
本指南教您如何查找欧洲演员(尤其是法语和东欧)的完整法定出生姓名。当英文资料或国际数据库只提供艺名时,本技巧侧重于使用法国维基百科等区域资源,结合特定的文化标识符(如“人民艺术家”),执行深度、定向搜索,确保获取准确的出生信息。
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博客文章精确引文检索
blog-exact-quote
EverMind-AI/EverOS
149
本技能用于提高博客文章或网络文章的搜索精确度。当问题涉及特定短语、文章标题或引文时,使用引号将这些独特的关键词组合起来。这能确保搜索引擎将该组合视为一个整体,避免词语分散,从而大大提高搜索结果的准确性,减少噪音干扰。
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前端集成与扩展操作
frontend-forge-fi-operations
kubesphere/kubesphere
55
本技能指南使用kubectl操作前端集成(FI)资源和前端扩展(frontend-forge)的完整生命周期。用户可以执行从完整YAML创建FI、更新其状态、启用/禁用功能、故障排查构建输出,以及管理扩展本身的安装过程。适用于负责DevOps和CI/CD流程管理的工程师。
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KubeSphere集群状态与信息查询
kubesphere-cluster-management
kubesphere/kubesphere
229
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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KubeSphere DevOps租户操作指南
kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
71
本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下,通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作,确保了严格的资源隔离性。
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利用数字定位学术论文
paper-numeric-anchor
EverMind-AI/EverOS
212
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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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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板球运动员生涯数据验证
cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息,可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节(包括赛制、对手、得分)、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制,确保数据准确性。
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