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多阶段项目蓝图规划

blueprint
affaan-m/everything-claude-code
150
用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目，能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息，使任何协作的智能体都能无缝接手，避免跨会话的知识丢失，确保项目规划的完整性。
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Kotlin协程与Flow编程模式

kotlin-coroutines-flows
affaan-m/everything-claude-code
390
本指南深入讲解了Kotlin的协程（Coroutines）和Flow编程模式，是Android和KMP项目中的核心异步编程知识。内容涵盖结构化并发、响应式数据流处理、使用StateFlow管理UI状态以及复杂的Flow操作符，帮助开发者构建健壮的异步应用。
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HTTP请求混淆攻击利用指南

exploiting-http-request-smuggling
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本指南是针对授权渗透测试的专业知识，用于检测和利用HTTP请求混淆（Request Smuggling）漏洞。它详细介绍了在多层网络架构中，由于Content-Length和Transfer-Encoding解析差异导致的漏洞。可用于绕过访问控制、捕获后续用户请求等高级攻击场景。
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JavaScript原型污染漏洞利用

exploiting-prototype-pollution-in-javascript
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
186
本技能专注于检测和利用JavaScript原型污染漏洞，涵盖客户端和服务器端应用。它展示了通过属性注入实现XSS、远程代码执行（RCE）以及身份验证绕过等关键安全目标，尤其适用于Node.js和处理JSON合并的场景，是高级Web安全测试的必备知识。
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实现零知识证明认证

implementing-zero-knowledge-proof-for-authentication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
419
本技能深入讲解了使用零知识证明（ZKP）进行安全认证的实现方法。通过应用Schnorr协议和ZKPP，用户可以在不泄露任何私密信息（如密码）的情况下证明自己身份的有效性，极大地增强了系统的隐私性和安全性，消除了服务端存储和传输风险。
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加固GitHub Actions工作流

securing-github-actions-workflows
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
291
本指南提供全面的知识，用于加固GitHub Actions的CI/CD流水线。内容涵盖了防御供应链攻击、最小化权限、防止脚本注入等关键安全实践。适用于任何需要处理敏感密钥或部署到生产环境的自动化流程，以确保工作流的安全性。
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理解代码架构

understand
Lum1104/Understand-Anything
85
分析代码库并生成互动知识图谱，展示架构与组件关系，支持全量重建、增量更新以及自动更新配置等流程，提高项目理解效率。
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知识图谱代码助手

understand-chat
Lum1104/Understand-Anything
168
借助 `.understand-anything/knowledge-graph.json` 的项目图谱引导分析元数据、节点、边与层级，帮助开发者快速理解代码上下文与依赖。
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代码知识图谱可视化

understand-dashboard
Lum1104/Understand-Anything
382
该工具用于启动一个交互式Web仪表板，以可视化地展示目标代码库的知识图谱。它可以帮助开发者直观地掌握整个项目的结构和复杂关系，清晰地描绘出模块间的依赖关系和代码的知识网络，从而大幅提升对复杂代码库的理解效率。
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图谱驱动的差异分析

understand-diff
Lum1104/Understand-Anything
104
通过 understand-diff 技能将当前 git 变更与知识图谱对照，快速定位修改文件、潜在影响组件及风险，辅助评审或合并决策。
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入职引导指南生成器

understand-onboard
Lum1104/Understand-Anything
95
通过知识图谱自动生成项目入职引导，从架构层次、关键文件到学习路径全面呈现核心信息，并标出复杂热点，帮助新成员快速适应。
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项目技能审计与推荐

project-skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
410
本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义，来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式，或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能，确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致，从而提升项目的执行准确性和效率。
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