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开源贡献机会智能搜寻

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专业的智能技能，用于帮助用户在热门的开源代码仓库中主动发现、分析和制定高影响力的贡献策略。它会系统地执行仓库发现、提取特定任务（如“需要帮助”或“入门问题”），并进行深度可行性分析。最终生成一份结构化的“贡献提案”，提供可执行的修复策略和分析报告，极大地加速了成为顶尖开源贡献者的过程。

结构化RFC生成器

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生成 RFC 提案文档，在重大技术或流程变更前帮助梳理背景、选项、决策准则及责任人，确保各方对齐后再推进执行。

全流程创意发掘工作流

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该技能提供一个完整的、多阶段的创意发掘工作流。它系统性地串联了文献调研、头脑风暴、新颖性验证、批判性评审和最终提案优化等环节，帮助用户从一个宽泛的研究方向，最终迭代出结构化、经过验证和可执行的创新想法。

研究方案迭代优化器

research-refine

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本工具旨在将模糊的研究方向或不确定的技术路线，转化为结构清晰、优雅且可落地的具体方案。它通过多阶段、迭代的优化流程，确保最终的提案始终围绕核心“问题锚点”，聚焦于最关键的贡献点，并恰当地融入前沿AI技术，避免概念空泛或过度设计，非常适合学术论文和深度技术研究。

规范增强提案起草指南

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本技能为用户提供了一套全面、多阶段的指南，用于撰写符合规范的《规范增强提案》（SEP）。它详细指导用户完成SEP的起草流程，涵盖了从项目环境准备、社区共识建立、技术可行性访谈（包括破坏性变更和安全影响）到结构化研究等所有步骤，确保提案的严谨性和完整性。

生成详细重构计划

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mattpocock/skills

本技能旨在系统化地制定大型代码重构计划和设计提案（RFC）。它通过与用户进行深入访谈，分析现有代码库，确定重构范围，并遵循最小可工作步进原则，将复杂的修改分解为一系列极小的、可安全提交的增量步骤，最终生成一份结构完整的GitHub Issue，作为项目关键的技术决策文档。

模型上下文协议GitHub搜索

search-mcp-github

modelcontextprotocol/modelcontextprotocol

这是一个用于搜索模型上下文协议（MCP）的综合工具，可覆盖GitHub上的PR、Issues和讨论区。它帮助用户追踪协议规范的完整生命周期，从初步提案到最终合并。尤其擅长深挖PR评论，提取核心维护者的设计意图和决策依据，实现精确的技术理解。

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