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结构化设计与规格撰写

brainstorming
jnMetaCode/superpowers-zh
92
该技能指导用户将模糊的想法或初步需求转化为完整、详细且经过批准的技术规格。它遵循严格的工作流，包括项目上下文探索、提出澄清问题、提供多方权衡方案和撰写设计文档。核心原则是：在任何代码编写或实现行动之前，必须完成所有设计的验证和批准。
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结构化项目计划执行

executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
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本技能用于指导系统性地执行详细的书面开发计划。流程首先要求进行批判性审查，识别计划缺陷、依赖缺失和环境假设。随后，任务将按顺序执行，每完成一步都需要进行严格的验证和代码提交。整个流程覆盖了异常处理（如测试失败、依赖缺失）和最终报告生成，确保开发过程严谨、可追溯、可控。
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代码审查请求与规范

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jnMetaCode/superpowers-zh
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本指南详细介绍了使用代码审查子代理的结构化流程。它指导用户在何时（任务完成、重要功能实现、合并前）以及如何提供必要的上下文（代码范围、需求文档），确保工作成果得到全面评估。遵循此规范，可以尽早发现代码中的缺陷和架构问题，极大地提高代码质量和可维护性。
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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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板球赛事与队伍识别技巧

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户如何系统性地研究板球相关问题，通过确定具体的赛事类型（如ODI、T20、Test、IPL）和所有参与队伍（包括小众国家队），从而极大地缩小和集中搜索范围。这是一种结构化的信息检索方法，确保在任何板球主题上都能获取全面准确的信息。
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非英文国家犯罪案件调查指南

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EverMind-AI/EverOS
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本指南旨在指导用户在调查非英文国家（如泰国、马来西亚等）的犯罪案件时，掌握本地语言和文化背景知识。它强调不能仅依赖英文搜索，必须结合当地的专业术语、地名和媒体报道，才能获取完整、准确的案情信息。
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犯罪事件角色链追踪

crime-role-chain
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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日常活动日志记录

daily-logs
memodb-io/Acontext
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本工具用于结构化记录用户的每日活动、学习进展、重要决策和关键学习点。它为每一天创建独立的文件，采用标准日期格式命名，确保日志内容按时间线清晰排列。通过简洁、第三人称的撰写方式，帮助用户建立一套系统化、可回顾的个人知识库。
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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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通过个人故事追踪游戏开发者

game-person-story
EverMind-AI/EverOS
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本技能用于通过搜索开发者罕见的个人故事、轶事或生活细节来间接定位游戏开发者。它不依赖于游戏数据库本身，而是利用访谈、博客或大会演讲中出现的独有、极具辨识度的短语或历史细节。当开发者身份难以直接查证时，这是一种深度研究的有效方法。
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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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非英语音乐人全球搜索策略

musician-non-english
EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一套系统性的高级搜索策略，用于研究来自非西方文化区域的音乐艺术家。它指导用户如何突破仅使用英语的搜索限制，通过融入区域性关键词、文化身份（如联合国大使）和特定平台（如Coke Studio），实现跨地域、跨语言的音乐信息检索，确保查询的全面性和准确性。
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