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结构化数据标记生成与校验

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具用于检测、验证和生成Schema.org标准的结构化数据。它侧重于JSON-LD格式，这对于实现现代SEO最佳实践和获取搜索引擎的富媒体结果至关重要。适用于需要优化内容标记、检查验证错误或为文章、业务、产品生成结构化代码的场景。

更新LLMs导航

github/awesome-copilot

梳理和更新根目录 llms.txt，令其文档导航、规格说明与实际结构一致，并保持对 LLM 友好的规范格式。

Markdown 文件索引更新

update-markdown-file-index

github/awesome-copilot

自动化扫描指定文件夹并在目标 Markdown 中生成或更新文件索引/表格，兼顾格式、排序与描述，确保文档与目录一致。

代码审查规范与反馈技巧

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jnMetaCode/superpowers-zh

本技能提供了专业的代码审查流程和规范，帮助开发者掌握如何在保持技术严谨性的同时，进行具有建设性和人情味的工作沟通。内容涵盖反馈措辞、问题分级、注释规范、提交信息格式，确保代码质量和团队协作的平衡。

数据库结构与关系探索

schema-exploration

本技能用于深入理解和探索数据库的整体结构。它支持列出所有可用表、根据自然语言提问进行智能表过滤，获取详细的表结构（包括列名、数据类型、主外键）以及表之间的关联关系。最终目的是生成标准化的M-Schema格式，为后续的复杂SQL查询编写提供精确的上下文模型。

分子化学信息学工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Datamol是一个轻量级的Python化学信息学工具包，是对RDKit的简化封装。它提供了强大的分子结构标准化、理化描述符计算、指纹图谱生成、3D构象分析以及多格式（SMILES, SDF等）的读写能力。特别适用于药物发现和化学数据集的批量处理，支持并行计算和云端存储，极大地简化了分子计算流程。

Markdown与Mermaid图表编写

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该技能提供了一套完整的科学、技术和分析文档编写标准。它强制使用嵌入Markdown的Mermaid图表作为文档的规范格式。这种基于文本的方法确保了所有图表都具备版本控制能力、极高的可编辑性，并且易于AI解析，是编写报告、架构图和流程图的首选标准。

基于HTML/CSS的科研海报制作

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能使用HTML和CSS创建专业的科研海报。生成的海报可导出为PDF或转换为PPTX格式。它提供现代、响应式的网络设计，便于整合AI生成的科学示意图，适用于学术会议和展示，特别适合需要Web展示或PPTX格式的用户。

Zotero文献管理编程工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Pyzotero是用于通过Python编程方式管理Zotero文献库的客户端。它支持与Zotero Web API v3进行交互，实现文献项目的增删改查、管理附件（如PDF）、处理集合和标签，并支持引用格式导出（如BibTeX）。适用于构建研究自动化流程、数据提取或将Zotero数据集成到其他应用中。

科研基金提案撰写指南

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能旨在指导用户撰写针对NSF、NIH、DOE、DARPA等顶级基金机构的竞争性科研基金提案。它涵盖了定义科学严谨性、构建具体目标、预算制定、评估社会影响以及遵循各机构特定格式等所有关键环节，是学术和政府资金申请的必备工具。

学术文稿与提案模板库

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

提供了全面的LaTeX模板、格式要求和提交指南，涵盖了主要的学术期刊（如Nature, IEEE, PLOS）、顶级会议（如NeurIPS, ICML, CVPR）、研究海报以及各类基金申请（如NSF, NIH）。确保您的投稿符合特定机构的严格要求。

软件需求规格生成

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该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息，确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为（做什么），而非实现细节（如何做）。它遵循如 EARS 等标准格式，并内置了严格的评审机制，以保证需求范围的清晰度和完整性。

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