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故事品牌叙事框架

storybrand-messaging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
368
本工具基于故事品牌（StoryBrand）框架，指导您构建以客户为英雄的品牌叙事结构。它帮助您清晰定义客户的核心渴望、识别其面临的痛点（问题），并将您的品牌定位为可靠的向导，从而为网站文案、营销材料和宣传稿创作出更具说服力的内容。
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承运商关系与运价管理

carrier-relationship-management
affaan-m/everything-claude-code
412
这是一项为高级运输经理设计的全周期技能，用于管理大型、多式联运的承运商组合。涵盖了从承运商招募、合规调查（如FMCSA SAFER），到执行复杂的RFP、谈判基础运费、燃油附加费和附加费用等细粒度成本要素，并建立绩效评分卡。可用于优化物流成本、降低供应链风险，确保各类货物的服务质量。
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能源采购与成本优化

energy-procurement
affaan-m/everything-claude-code
143
本知识库提供大型商业和工业用户的能源采购专家知识，涵盖电力和天然气采购、电价结构分析（分时电价、实时电价）、需求电费管理、PPA评估以及多设施能源战略规划。适用于优化公用事业支出、深入理解复杂电费账单和构建可持续的能源供给链。
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高级库存需求规划框架

inventory-demand-planning
affaan-m/everything-claude-code
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这套框架用于优化多门店零售环境的库存水平和补货计划。它涵盖了先进的需求预测技术（如指数平滑、机器学习），根据需求波动计算安全库存，估算促销提振效应，并生成可执行的采购订单，以最大限度地减少缺货和积压。适用于管理复杂SKU组合的专业人员。
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物流异常管理

logistics-exception-management
affaan-m/everything-claude-code
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本模块用于管理和解决供应链或物流流程中出现的各类异常情况。它旨在确保业务流程的连续性和准确性，帮助用户高效处理偏差，优化从采购到交付的整体运营流程。
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渐进式估算：AI辅助项目管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供先进的项目估算能力，可适应纯人工、人机混合或AI代理驱动的开发模式。它利用基于研究的PERT统计和置信区间（P50/P75/P90），为开发任务、积压列表和容量规划提供科学的工时预测。系统通过实际完成数据进行持续校准，确保在人机协作和AI辅助环境下的估算精度。
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结构化数据标记分析与生成

seo-schema
AgriciDaniel/claude-seo
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本工具提供全方位的Schema.org结构化数据服务。它可以检测页面现有的标记，严格验证其是否符合Google富媒体结果的最佳实践，并生成高质量、可直接使用的JSON-LD代码片段。是提升网站SEO效果、增强搜索结果展示和优化AI理解页面的必备工具。
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实验设计指南

experiment-designer
alirezarezvani/claude-skills
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帮助产品团队撰写假设、定义指标、估算样本量、使用 ICE 优先级、以及解读统计结果，确保实验在业务决策中既实用又有说服力。
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AI驱动的搜索引擎优化审计

geo
zubair-trabzada/geo-seo-claude
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本工具提供全面的GEO-first SEO审计，旨在帮助网站适应AI搜索时代（如ChatGPT、Gemini等）。它超越传统SEO，深度评估可引用性、内容质量（E-E-A-T）、技术基础、结构化数据和品牌权威性。最终生成专业的客户报告，确保在AI流量中获得最佳可见性。
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AI爬虫访问分析工具

geo-crawlers
zubair-trabzada/geo-seo-claude
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该工具用于分析网站对主要AI爬虫（如GPTBot、ClaudeBot）的访问权限。它检查robots.txt、元标签和HTTP头部，生成完整的访问地图。帮助用户优化网站结构，最大化在AI生成搜索结果中的可见性，同时保持对爬取数据的必要控制。
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跨司法管辖法律合规引擎

lex
sickn33/antigravity-awesome-skills
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LEX是一个结构化的法律真值引擎，用于处理跨司法管辖区的法律合规性问题。它通过参考29多个国家的官方政府文件和立法，确保AI在撰写商业合同、员工手册或比较不同国家法律要求时，内容达到最高的法律可靠性和准确性。
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产品发现与验证框架

product-discovery
alirezarezvani/claude-skills
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本框架提供一套结构化的产品发现方法论，旨在降低产品开发风险。它指导团队定义可衡量的目标，构建机会-解决方案树（OST），系统性地映射关键假设（如用户需求、商业价值），并规划严谨的实验（如原型测试、访谈），确保在投入开发资源前，充分验证产品的可行性与市场价值。
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