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搜索 SOP ，共找到 116 条记录
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Go语言语义代码智能

golang-gopls
samber/cc-skills-golang
394
基于官方 `gopls` 语言服务器，提供Go语言的深层语义代码智能。功能包括跳转定义、查找引用、分析调用图、代码重构（提取/内联/重命名）和编译诊断。它适用于在大型Go代码库中导航、理解包依赖和安全地修改代码。
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Python开发最佳实践模式

python-patterns
affaan-m/ECC
181
本指南系统介绍了Python开发的最佳实践，旨在帮助构建健壮、高效和可维护的Python应用。内容涵盖代码可读性、显式编程、EAFP错误处理原则、类型提示（Type Hints）、上下文管理器和异常链式处理等进阶知识。
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React视频创作最佳实践

remotion-video-creation
affaan-m/ECC
85
本技能集提供了使用Remotion和React进行视频创作的最佳实践指南。内容涵盖了从三维渲染（Three.js）到复杂动画、音频同步、数据图表、字幕显示和场景过渡等所有高级功能，适用于需要专业级视频制作流程的场景。
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AI安全内容扫描

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ruvnet/ruflo
381
本工具用于对所有不可信输入（如用户提交、API数据或网络钩子数据）进行全面安全扫描。它可以利用先进的AI防御机制，检测提示词注入、越狱尝试和对抗性攻击等威胁，确保数据在进入模型或执行流程前是安全可靠的。
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KDD论文相关工作撰写指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
246
本文档为作者提供了一套复杂的框架，指导其撰写KDD论文的“相关工作”部分。它要求作者将研究工作置于数据挖掘的完整学术脉络中，强调创新点必须与近期的KDD历史、主要的机器学习会议（如ICML/NeurIPS）以及其他交叉学科领域进行机制层面的对比，确保论述的深度和精准性。
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哲学选题与适用性评估

mind-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
79
该指南帮助研究者将宏大的哲学主题，提炼成具有高度聚焦性、显著意义和可辩护性的核心论点。它教会用户一套严谨的学术标准，确保项目具有可争议的论点、关联到前沿辩论，并在有限篇幅内完成论证。适用于学术论文的选题和自查。
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计量经济学稳健性分析结构指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一个严谨的计量经济学论文稳健性分析框架，尤其适用于使用发展中国家数据的研究。它指导作者将稳健性检查从简单的附录列表，重构为围绕潜在识别威胁和数据质量风险（如测量误差、样本覆盖不足）组织的逻辑体系，确保研究结论的可靠性。
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API安全深度渗透测试指南

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zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一套全面的、分阶段的API安全评估方法论，用于对REST、GraphQL、WebSocket和SOAP等全协议进行授权渗透测试。它覆盖了整个生命周期，从端点发现、认证绕过（JWT/OAuth 2.0）、到复杂的授权缺陷（BOLA/IDOR/BFLA）、输入验证、限速与CI/CD流程集成测试。
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提取临床生物医学实体

extracting-clinical-entities
maziyarpanahi/openmed
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用于从临床医学文本中执行实体的命名实体识别 (NER)。它可以提取疾病、药物、解剖结构、基因和蛋白质等结构化生物医学实体，并提供实体的精确字符范围和模型置信度得分。是构建专业、隐私优先的临床自然语言处理 (NLP) 流程的关键工具。
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综合代码审查助手

review-pr
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
468
这是一个高度复杂的代码审查系统，用于对拉取请求执行深度、全面的代码审计。它不仅覆盖了代码质量、功能性、测试覆盖率等基础要素，还集成了高级功能，如检测作用域漂移、遵循SOLID原则、发现代码重复（DRY），并提供反幻觉安全机制，确保软件代码的最高完整性。
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进阶API滥用与渗透测试技术

offensive-api-abuse
SnailSploit/Claude-Red
498
本指南涵盖了高级API漏洞利用方法论，重点关注业务逻辑滥用、API调用链以及绕过传统安全控制的复杂攻击模式。内容包括GraphQL滥用、JWT操纵（算法混淆）、竞态条件分析和API密钥泄露检测。专为授权渗透测试人员设计，旨在发现深层次的逻辑层漏洞。
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合同草稿撰写模型选择指南

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lawve-ai/awesome-legal-skills
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这是一个专业的模型路由顾问，用于合同草稿的撰写、修改或重写。它根据用户的约束条件（如风险级别、成本、速度、法律管辖区）和法律基准测试证据，推荐最佳的LLM模型。它不仅提供主模型、备选模型，还会明确指出注意事项和人工复核要求。
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