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成本概览报告生成器

cost-summary
ruvnet/ruflo
79
提供一个稳定、统一的接口，用于一次性获取所有运营成本数据。它汇总了总支出、各模型层级消耗、预算状态、最佳会话记录和联邦聚合数据。输出为可靠的JSON或Markdown格式，非常适合集成到其他插件或自动化仪表盘中调用。
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上下文文档实时查询

documentation-lookup
affaan-m/ECC
458
当用户询问特定库或框架（如React、Next.js、Prisma）的最新信息、API用法或代码示例时，本技能通过Context7实时获取最新的官方文档。它避免了使用过时的训练数据，确保提供的所有信息都基于当前版本的最佳实践和权威指南。
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React前端开发模式最佳实践

frontend-patterns
affaan-m/ECC
433
本指南详细介绍了React和Next.js架构下的现代前端开发模式。内容涵盖了组件化设计（如复合组件、渲染属性）、状态管理（Context+Reducer）、数据获取优化（useQuery）、以及性能提升技巧，是构建高性能、可维护UI的必备参考。
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市场蜡烛图形态识别与分类

market-pattern
ruvnet/ruflo
279
用于扫描和分析已获取的OHLCV市场数据，自动检测并分类各类蜡烛图形态，如十字星、吞没形态和头肩顶等。它能为每个形态分配类型（反转/延续）、趋势方向以及可靠性评分。这是进行技术分析、预测市场转折点的重要工具。
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Nuxt 4渲染与性能最佳实践

nuxt4-patterns
affaan-m/ECC
408
本指南提供了Nuxt 4应用开发和调试的最佳实践。详细介绍了如何确保服务器端渲染（SSR）和客户端渲染（CSR）之间的水合安全，如何使用useFetch和useAsyncData进行高性能数据获取，以及如何利用路由规则和延迟加载优化应用性能。
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React Native/Expo生产级开发模式

react-native-patterns
affaan-m/ECC
325
本指南涵盖构建生产级React Native和Expo应用的最佳实践。它详细介绍了Expo Router导航、状态分离、使用TanStack Query和Zod进行数据获取、高效列表渲染、样式选择以及调用原生API等核心模式，确保代码结构合理且性能优异。
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可组合推荐系统管道架构

recsys-pipeline-architect
affaan-m/ECC
128
用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式（源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用）。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景，如社交信息流、广告排序或RAG重排序等，确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。
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毫米波雷达与CSI传感器融合

ruview-mmwave
ruvnet/RuView
106
本工具用于搭建和运行毫米波（60 GHz、24 GHz）雷达和WiFi CSI传感器。它执行高级传感器融合，将雷达获取的生命体征数据（如心率、呼吸频率）与CSI数据进行校准，生成统一的融合体征记录。适用于需要高精度生命体征监测和复杂空间建模的应用场景。
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高管营销业绩摘要生成器

exec-summary
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
379
该工具用于生成面向C级高管的营销性能摘要。它不侧重运营细节，而是专注于投资回报率（ROI）、客户获取成本（CAC）、客户生命周期价值（LTV）等核心业务指标。用户可用于准备董事会报告、评估品牌组合的投资回报率或确定公司战略方向，将复杂数据提炼为可执行的商业洞察。
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营销性能实时概览

performance-check
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
71
该技能可从所有连接的分析平台（如GA4、Meta、LinkedIn等）实时拉取数据，生成全面的营销性能快照。它将当前KPI与预设品牌目标、历史基准及行业平均水平进行对比，帮助用户快速进行日常健康检查、监控趋势变化，并获取全渠道可操作的洞察。
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综合营销ROI与归因分析

roi-calculator
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
54
本工具提供深度、多触点归因分析，用于计算所有营销渠道的综合投资回报率（ROI）、广告支出回报率（ROAS）和客户获取成本（CAC）。它支持线性、时间衰减等多种归因模型，结合客户生命周期价值（LTV）进行长期价值预测，为预算优化、高管报告和效率提升提供数据支持。
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ACL学术论文终稿准备指南

acl-camera-ready
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
216
本指南详细指导作者在论文被学术会议（如ACL）接受后，如何完成从匿名稿到最终可发表（Camera-Ready）版本的完整流程。内容涵盖了恢复作者信息、整合审稿人意见、添加AI使用声明，以及确保所有技术元数据、字体嵌入和许可都符合ACL文集永久开放获取的标准。
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