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医药化学筛选工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。

性能瓶颈识别与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套完整的性能优化流程，用于识别和修复代码、数据库和API等全栈层面的性能瓶颈。内容涵盖了从测量（Profiling）到优化（Optimization）的完整周期，包括数据库索引优化、API缓存策略、前端组件懒加载、代码拆分以及算法复杂度改进等多个维度，确保所有提升都是可量化、可验证的。

方法认知复杂度降低

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github/awesome-copilot

通过提炼验证、处理等辅助方法，降低指定方法的认知复杂度至目标值以下，同时保持原有输入输出、校验和异常行为。

Salesforce集成架构模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户根据业务需求选择最佳的Salesforce集成架构模式。内容涵盖了三种主流方案：适用于小型场景的直接API轮询、高可扩展的事件驱动（基于CDC）实时同步，以及复杂的企业级中间件/iPaaS平台。帮助用户决定最适合不同数据量和复杂度的集成方案。

TokenWise：测量驱动的模型路由器

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这是一个智能任务分发器，根据任务复杂度自动选择成本最低的Claude模型（Haiku/Sonnet/Opus）。它能记录每次任务的真实Token和成本，并通过A/B测试功能验证模型分级决策，确保用户能够精确控制和审计API调用成本。

复杂度优化：降低Big-O性能

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套系统化的代码重构流程，用于优化现有代码的时间和空间复杂度（Big-O）。它指导开发者识别性能瓶颈（如嵌套循环、N+1查询），并遵循“一次变换，验证，停止”的严格规则进行优化，确保代码既高效又语义准确。

算法设计先行校验

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该技能强制执行“算法先行”的开发纪律。在使用循环、查询、递归等写复杂代码前，必须首先明确并声明时间复杂度（Big-O）、所需数据结构和核心算法族群。它是一个关键的性能守门员，用以防止常见的O(n²)复杂度、N+1查询和蛮力实现错误，极大地提高了代码的健壮性和效率。

高级数学算法优化

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此技能用于在经典算法已达到最优边界时，通过引入高级数学理论和概率数据结构（如Bloom Filter、HyperLogLog、FFT等）来提升算法的渐进性能。适用于处理超大规模数据集，突破传统算法复杂度限制，前提是能够接受明确定义的近似误差。

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