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地理范围渐进缩小法

geo-progressive-narrow
EverMind-AI/EverOS
129
这是一种用于精确识别地理位置或历史地标的结构化方法。该技巧系统性地缩小搜索范围，从广阔的区域（国家/前国家）逐步聚焦到行政区划、城市中心，直至具体的纪念碑或结构。它要求结合历史事件、人口普查数据和距离约束等多种线索，并在每一步进行批判性验证，确保定位的准确性。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
178
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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OpenSearch 可观测性数据分析

opensearch
kubesphere/kubesphere
433
OpenSearch 是集成在 KubeSphere 可观测性平台中的分布式搜索和分析引擎。它用于存储、索引和分析海量的可观测性数据，包括日志、审计事件、K8s 事件和通知记录。提供了强大的搜索和分析能力，帮助用户构建完整的监控仪表盘，获取深度的运营洞察。
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亚洲影视剧文化区域检测

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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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结果宣称前必须验证

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jnMetaCode/superpowers-zh
284
该技能阐述了工作流程中的核心原则：任何关于工作完成、测试通过或状态满意的声明，都必须以可验证的证据为支撑。它要求在提交或标记任务完成前，必须运行完整的验证命令（如测试、Linting、构建），并以证据支持结论，杜绝“应该”、“似乎”等主观臆断。
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Acontext：AI智能体技能记忆层

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memodb-io/Acontext
405
Acontext专为生产级AI智能体设计，充当强大的记忆层。它提供持久化的会话记录、基于磁盘的存储，并具备将复杂对话提炼为可重用技能的学习空间。通过强大的命令行接口（CLI）和API，用户可以管理项目的创建、登录认证以及技能上传，极大地提升了AI智能体的上下文理解能力和长期知识积累能力。
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欧洲演员出生全名查询指南

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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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印度影星搜索关键词指南

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EverMind-AI/EverOS
400
本指南教您如何优化搜索查询，特别是在研究印度或南亚影星信息时。它强调必须添加“宝莱坞”、“印度电影”或具体的印度奖项关键词，以过滤掉大量无关的西方搜索结果，从而大幅提高信息检索的准确性。
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与特定智能体协作沟通

chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
188
本技能用于管理复杂的、多智能体协作流程，实现与不同专业 Agent 的咨询和沟通。当用户需求超出当前 Agent 能力，需要获取其他专业 Agent 的意见、方案或进行协同工作时使用。它支持前台实时对话（保留上下文）和后台任务的提交与查询，实现高效的智能体协作。
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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

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EverMind-AI/EverOS
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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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