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TwinMind会议事件与Webhook管理

twinmind-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
本指南旨在指导用户如何处理和集成TwinMind会议的关键事件，例如转录完成、行动项提取和日历同步通知。它适用于需要构建自动化工作流，或在企业会议流程中管理AI功能（如使用GPT-4、Claude等模型）的开发者。
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TypeScript 循环依赖排查

typescript-circular-dependency
blader/Claudeception
370
检测 TypeScript/JavaScript 的循环导入，利用 madge 或 tsconfig 列表定位循环，推荐提取共享接口、依赖注入、动态/类型导入、拆分 barrel 文件等修复手段，并通过 CI 脚本或 ESLint 规则持续防止再发生。
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EDGAR 数据提取器

edgartools
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
59
基于 Python 的库，访问并解析 SEC EDGAR 报送文件，提取 XBRL 财务表、Form4、13F 等结构化数据，支持 10-K/10-Q/8-K/DEF14A 等多种申报分析与公司筛选。
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通用网络数据抓取选择器

apify-ultimate-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
180
这是一个AI驱动的通用爬虫选择器工具，帮助用户为复杂的网络数据抓取任务选择最佳的Apify Actor。它覆盖了Instagram、Facebook、TikTok、YouTube、Google Maps等主流平台，提供了一个统一的工作流，确保高效地完成数据提取。
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智能体文档维护指南

agents-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
415
用于创建和维护项目核心的智能体指令文档（AGENTS.md）。本指南指导如何提取和组织项目所需的最小化、高信号的结构化信息，包括包管理器命令、文件级操作和项目约定，目的是为AI智能体提供最简洁、最精准的执行指引。
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Burp项目数据解析工具

burpsuite-project-parser
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
该工具是一个命令行实用程序，用于搜索、提取和分析Burp Suite项目文件（.burp）中的数据。支持使用正则表达式在请求/响应头和主体中进行搜索，提取安全审计发现或收集代理/站点地图数据。是进行网页安全测试和网络流量深度分析的必备工具。
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将模式提取为可重用技能

extract
alirezarezvani/claude-skills
384
本工具用于将项目中发现的重复性、非显而易见的调试模式或解决方案，结构化地转化为独立的、可移植的“技能”文件。它指导用户完成从模式识别到文件生成的全流程，确保宝贵的知识可以在不同项目间高效复用和分享。
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Google幻灯片自动化管理

google-slides-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
448
该工具提供轻量级的Google幻灯片自动化集成，支持完整的读写权限。用户可使用其程序化地创建、修改、查找和提取Google Workspace文档中的内容（包括文本和表格），非常适用于需要对演示文稿结构和内容进行完全控制的本地自动化任务。
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iOS HIG 设计指南

ios-hig-design-guide
davepoon/buildwithclaude
105
该技能帮助同步并引用 Apple 官方人机界面指南，聚焦相关章节，提取规则后生成针对 iOS 功能的 UI/UX 规范，涵盖交互状态、组件行为、可访问性与本地化要求，便于落地产品决策。
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智能多策略网页抓取器

web-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
472
智能多策略网页抓取工具，能在静态抓取、浏览器自动化、API 及搜索等路径之间切换，提取表格、列表、价格等结构化数据，自动翻页、验证、清洗、去重并输出 CSV/JSON，适合监控、重复采集与差异分析。
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统一日志系统

diary
sickn33/antigravity-awesome-skills
187
通过规范化流程记录项目进展、刷新上下文、提取全局与当前项目材料并同步到 Notion/Obsidian，帮助开发者在多项目场景下保持隔离且连续的日记记录。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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