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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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学术论文结构信息识别
thesis-document-structure
EverMind-AI/EverOS
57
本技能旨在指导用户优化关于学术论文(学位论文)的搜索查询。它强调了在搜索致谢、委员会成员或特定结构化信息时,必须添加“致谢”、“论文”等关键词作为限定词。这能帮助用户避免只获取主题摘要,从而精确地找到论文内部特定的关键信息,显著提高检索的准确性和相关性。
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亚洲剧集平台筛选查找
tv-asian-platform
EverMind-AI/EverOS
366
当问题中提到特定的流媒体平台(如Netflix、Viki、Amazon Prime)或广播频道时,使用此技巧进行筛选。结合平台信息、剧集类型和播出年份,可以极大地缩小搜索范围,提高查找亚洲剧集或影视作品的准确性。
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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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与特定智能体协作沟通
chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
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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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历史人物候选人验证技巧
historical-candidate-verify
EverMind-AI/EverOS
148
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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KubeSphere集群状态与信息查询
kubesphere-cluster-management
kubesphere/kubesphere
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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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拆解复杂的电影线索
movie-clue-decompose
EverMind-AI/EverOS
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当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时(如奖项、年代、国家、演员等),本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索,避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。
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利用数字定位学术论文
paper-numeric-anchor
EverMind-AI/EverOS
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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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板球运动员生涯数据验证
cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
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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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犯罪案件类型识别与搜索
crime-case-identify
EverMind-AI/EverOS
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该技能旨在帮助用户处理涉及刑事或法律案件的复杂问题。它指导用户首先从问题描述中识别出具体的案件类型(如谋杀、盗窃、纵火、事故),并结合该领域特有的关键词和关键约束(如金额、时间、地点),从而构建出高精确度的搜索查询,极大提升信息检索效率。
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