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战术共情谈判框架
negotiation
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
一套基于战术共情和行为科学的高级别谈判框架。它帮助用户超越逻辑辩论,转而理解对话方的深层情感驱动和潜在需求。核心技巧包括战术共情、镜像提问、校准式提问和指控审核。适用于薪资谈判、合同议价、销售异议处理和困难对话,旨在挖掘隐藏信息,建立信任,从而实现更优结果。
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SOC安全桌面演习模拟
performing-soc-tabletop-exercise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
303
本技能用于为安全运营中心(SOC)团队执行安全桌面演习。它通过讨论式场景模拟安全事件,目的是测试事件响应流程、评估跨部门(如法务、公关、高管)的沟通协作,并衡量团队在压力下的决策能力。适用于合规性验证、完善应急预案和全员实战演练。
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论文至会议演示稿生成器
paper-slides
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
439
该技能可以将完整的学术论文自动转化为适合会议报告的演示幻灯片。它根据演讲时长和类型(如口头报告、展示快报)调整幻灯片数量和内容深度,生成包含详细演讲者笔记的PDF和可编辑PPTX文件。用户还可以选择参考论文来优化演示稿的叙事结构,提升报告的专业度。
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历史人物候选人验证技巧
historical-candidate-verify
EverMind-AI/EverOS
148
本指南提供针对历史研究的定向验证策略。当初步搜索得出候选人物名单时,应立即停止广撒网式的搜索。取而代之的是,必须使用精确的查询模板,将候选人与所有具体约束条件(如时间、地点、家庭关系、关键事件)进行交叉验证,以确认身份并排除误判。
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拆解复杂的电影线索
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EverMind-AI/EverOS
180
当电影搜索问题包含多个复杂的、相互关联的限制条件时(如奖项、年代、国家、演员等),本技巧指导用户将这些约束条件分解成几个独立的维度。通过系统性地选取2-3个最相关的维度进行分步搜索,避免一次性输入过多信息导致搜索结果过于混杂。
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顶级沟通技能提升教练
05-communication-skills
24kchengYe/human-skill-tree
401
这是一个全面的沟通技能教练,旨在提升用户所有维度的沟通能力。它系统涵盖了公开演讲、专业演示设计、讲故事的技巧、积极倾听和书面写作等内容。核心在于理论结合实战,强调结构化练习和可执行反馈,帮助用户在不同文化和情境下,无论是商业提案还是日常对话,都能更高效地交流。
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世界知识实体假设与验证
movie-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
346
当问题提供的线索强烈暗示一个特定的实体(如电影、导演或历史事件)时,本技能指导用户利用世界常识进行假设。用户不应进行泛泛搜索,而是应基于知识形成一个具体的实体假设,并以此来验证所有约束条件,从而将宽泛的搜索转化为精准的验证过程。
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学位论文双维度检索法
thesis-dual-track
EverMind-AI/EverOS
400
适用于进行高级学术研究的技巧。它通过运行两条平行的检索轨迹来查找学位论文:一条是“主题轨迹”(关注学科、方法论和材料),另一条是“人物轨迹”(关注大学、导师、学位类型和年份)。掌握这种双重检索方法,可以交叉验证信息,提高研究的准确性和效率。
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谈判与说服力提升教练
05-negotiation-persuasion
24kchengYe/human-skill-tree
269
本教练旨在系统提升您的谈判和说服能力。它基于哈佛谈判模型和影响力心理学,教授用户如何处理薪资谈判、商务合作及跨文化冲突。核心内容包括建立BATNA、确定ZOPA等关键策略,帮助用户达成共赢结果,所有指导均强调道德和价值创造,绝不教授操控技巧。
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科学文稿撰写与学术报告
scientific-writing
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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这是用于撰写高质量科学文稿和学术研究报告的核心技能。它指导用户完成从研究大纲到流畅定稿的全流程,支持IMRAD结构和复杂的引用格式(APA/AMA/Vancouver)。功能包括生成强制性的图表,如图形摘要和技术示意图,是撰写期刊投稿和学术论文的必备工具。
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跨文化沟通与情商提升
05-cross-cultural
24kchengYe/human-skill-tree
300
本技能旨在提供一套跨文化沟通的实用指南,帮助用户在国际化和多元文化环境中提升情商(CQ)。内容涵盖了Hofstede、文化地图等经典模型,教授如何理解文化差异,调整沟通风格,避免跨文化误解,特别侧重于职场商务场景下的实战应用和冲突解决策略。
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结构化深度问题分析
deep-discuss
zhu1090093659/spec_driven_develop
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这是一个引导用户进行结构化、多阶段深度讨论的流程。它不会急于给出答案,而是通过分阶段的提问和分析(包括问题审查、根因挖掘、方案自检等),确保讨论的深度和信息的完整性。适用于复杂的故障排查、技术难题探讨或需要严谨思考过程的决策制定。
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