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论文写作模拟实验生成器

paper-experiment-stub
opensquilla/opensquilla
468
这是一个为论文写作演示设计的模拟实验生成器。它接收一个主题短语，并确定性地生成一个包含基线和生成结果的20行CSV文件。这确保了演示结果的稳定性和可复现性，但不能用于真实科学数据。
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自动规划论文写作偏好

paper-preference-planner
opensquilla/opensquilla
129
该工具用于从用户最初的请求中，提取并结构化全面的论文写作偏好。它可以判断是直接使用默认值进行生成，还是需要引导用户进行偏好访谈，从而确保捕获到进行高质量学术撰写所需的所有结构化数据。
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撰写学术论文LaTeX章节

paper-section-author
opensquilla/opensquilla
391
根据详细的学术写作计划、论文大纲和引用约束，将一篇研究论文的特定章节（如引言、方法、结果等）撰写为完整的LaTeX代码片段。该功能严格遵循学术规范，确保章节内容符合论文整体叙事主线，结构专业且引用准确，可直接作为论文正文使用。
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JSON结构化文档生成器

paperjsx
ComposioHQ/awesome-codex-skills
415
用于自动化生成一系列专业文档，包括PPTX演示文稿、DOCX报告、XLSX电子表格和PDF文件。用户只需提供结构化的JSON数据规范，即可生成可直接使用的文件，适用于报告、发票和演示文稿的批量化、自动化内容生成。
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Sentry错误诊断与问题分类

sentry-triage
ComposioHQ/awesome-codex-skills
465
该工具用于自动化诊断Sentry捕获的生产环境错误。通过Composio CLI，它能自动拉取完整的Issue详情、堆栈跟踪、事件和怀疑的提交代码。它能将堆栈帧映射到本地源代码，帮助开发者无需手动复制粘贴即可快速定位问题、提出修复方案，并对问题进行分类。
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元技能冒烟测试工具

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
447
本工具是一个内部系统组件，用于对候选元技能进行冒烟测试。它通过模拟元解析过程，利用LLM生成的正向（G3）和负向（G4）测试用例，来验证所提交技能的结构完整性和系统鲁棒性，确保跨供应商环境下的兼容性。
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通用堆栈跟踪探测器

stack-trace-generic-probe
opensquilla/opensquilla
225
这是一个内部辅助工具，用于处理源语言未知的堆栈跟踪信息。它提供了一种语言中立的分析框架，能够生成合同检查、复现步骤和潜在的修复目标，帮助用户进行稳健、全面的失败分析，无需依赖特定语言的知识。
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从源码提取设计系统

stitch-extract-design-md
google-labs-code/stitch-skills
417
该技能能够分析任何前端代码库（如React, Vue, Svelte, Tailwind等），从源码文件中提取完整的设计系统文档。它无需运行或构建应用，即可准确地提取颜色、排版、间距、组件模式等视觉元素。非常适用于进行设计审计、记录项目视觉语言或将现有设计系统迁移到设计工具中。
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网页设计转React Native组件

stitch-react-native
google-labs-code/stitch-skills
375
该工具旨在将Stitch平台生成的网页设计（HTML/CSS）转换为可投入生产的React Native组件。它负责元素和样式（如Flexbox、阴影）的精确映射，并将复杂的网页样式转换为React Native的StyleSheet.create()。同时，它指导遵循原子设计原则和数据脱耦的最佳实践，实现高效的跨平台移动开发。
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将本地资产上传到Stitch项目

stitch-upload-to-stitch
google-labs-code/stitch-skills
63
本技能提供了一个强大的机制，用于将本地数字资产（如图片、模型和完整HTML文件）上传到Stitch项目。它通过直接流式传输文件，绕过了标准工具调用的限制，确保即使是大型视觉资产或复杂的网页也能准确处理。这对于将本地设计迭代整合到云端原型开发流程中至关重要。
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Tmux会话控制与自动化脚本

tmux
opensquilla/opensquilla
192
这是一个用于编程控制和监控tmux内交互式终端会话的强大工具。它允许用户发送按键输入、抓取整个窗格的输出历史记录、程序化地导航窗口和窗格，并管理长时间运行的CLI进程（如AI编程会话）。对于需要稳定运行和进阶脚本化的远程工作流自动化至关重要。
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AWS成本优化分析与报告

aws-cost-optimize
github/awesome-copilot
299
本工作流系统分析AWS部署资源和IaC代码，收集使用指标和成本数据。它能发现资源过度配置、闲置资源和配置低效问题（如右缩容、S3生命周期管理），生成可操作的成本优化建议，并通过GitHub Issues进行任务跟踪，实现成本节约。
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