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实时集群事件流监控

利用Monitor工具实时流式传输集群（Swarm）事件，取代传统的周期性轮询。它提供对智能体生成、任务完成、内存写入和健康检查等关键活动的实时可观测性，适用于持续监控和调试分布式系统。

MySQL模式本地化状态

本文件用于MySQL模式的日语本地化，目前处于翻译进行中状态。本文件仅为占位符，用户应参考原始的英文技能文件以获取详细的实现信息。

网络设备SSH自动化管理

netmiko-ssh-automation

该技能利用Netmiko库，提供强大的网络设备SSH自动化能力。它用于简化复杂的网络管理任务，如配置备份、状态检查和跨多设备的批量操作，显著提高网络运维的效率和准确性。

Ruflo健康检查与修复工具

该工具用于诊断和自动修复Ruflo安装环境中的常见问题。它会全面检查Node.js、npm、git等核心依赖的健康状态，并验证配置、守护进程状态、内存数据库和API密钥等。通过执行指定的修复命令，可以解决内存初始化、守护进程启动和配置重置等问题，确保环境稳定。

技能侦察：搜索现有能力

技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤，旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前，该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部（GitHub/Web）的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项，还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性，从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。

自动化测试驱动代码修复

该工具实现了测试驱动开发（TDD）的完整修复闭环。当单元测试失败时，它会自动调用受限的AI智能体，修改源代码以使测试通过。这极大地简化了CI故障修复流程和本地TDD工作流，将测试的通过/失败状态作为代码修复的最终验证标准。

证据驱动的命令行操作

该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化，并准确报告代码的当前状态和验证结果。

结构化GitHub拉取请求代码评审

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feiskyer/claude-code-settings

这是一个结构化的多智能体工作流，用于对GitHub的拉取请求（PR）进行深度代码评审。它模拟了多个领域专家的视角进行全面分析，负责处理PR的可用性检查、大型代码差异收集和上下文整合。通过结合并行评审员的发现和历史讨论记录，提供高信号、可操作的反馈，确保代码在合并前达到最高质量。

GPU计算资源与容量询价管理

该工具用于管理高性能GPU计算资源，支持查询实时GPU库存（如H100/H200），提交认证的固定费率询价（RFQ），并跟踪采购和部署状态。用户可用于规划GPU算力租赁或购买，包括设备凭证管理和节点资格验证。

AISTATS相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于帮助研究人员撰写学术论文的“相关工作”部分，确保研究的创新性和适用性。它详细指导如何将统计方法与机器学习（如NeurIPS, ICML）和传统统计学理论进行对比，涵盖了双重投稿规则、处理同期工作以及结构化写作，旨在突出论文的核心技术贡献和学术定位。

学术文章投稿最终预检清单

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本指南是投稿至《Critical Inquiry》的最终预提交检查表。它详细列出了至关重要的、经常被忽略的要求，包括遵守严格的字数限制（包含注释和参考文献）、使用Microsoft Word格式、遵循芝加哥17版脚注（无作品引用列表）、提供独立的、高分辨率的图片，并确认单次投稿状态。使用此清单可以最大限度地减少在Editorial Manager提交前的常见出版错误。

学术文献综述撰写规范

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为撰写高质量学术文献综述提供了严格的标准，尤其适用于经济学领域的投稿。它要求作者避免简单的文献罗列，而是必须围绕“现状—不足—定位”的逻辑结构进行梳理。核心目标是清晰地指出现有研究的知识缺口（Gap），并确保本文的边际贡献点与这一缺口实现完美对应。

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