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NotebookLM自动化连接器
notebooklm-connector
mohitagw15856/pm-claude-skills
471
该技能通过浏览器自动化,调用Claude扩展程序,实现对NotebookLM的研究工具的程序化控制。用户无需手动点击即可创建新的笔记本、批量添加源文件(如URL、文档或文本),并触发复杂的输出生成,包括思维导图、音频概览和总结报告。非常适合处理大量研究源材料的研究人员和开发者。
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AI文案人化重写器
notes-humanizer
mohitagw15856/pm-claude-skills
267
本技能专门用于“人化”AI生成的文字。它能识别并消除AI写作的统计学默认模式(如过度修饰、统一的句式节奏等),通过注入真实的写作痕迹,系统地重写文章,使其无论用于博客、邮件还是社交媒体,都能达到地道的真人写作效果。
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数据驱动的冲刺回顾分析
retro-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
290
用于分析敏捷冲刺(Sprint)的交付数据,生成一份数据驱动的回顾报告。该工具能将完成率、未计划工作量、积压工单等量化指标,转化为具体的讨论点(开始/停止/继续),并提出可测试的流程改进实验,帮助团队从数据层面找出流程优化点,提升协作效率。
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敏捷冲刺规划简报生成
sprint-brief
mohitagw15856/pm-claude-skills
62
本技能用于生成结构化、易读的冲刺(Sprint)简报。它帮助团队清晰地定义本轮冲刺的目标、工作范围、关键依赖路径、潜在风险及验收标准(Definition of Done)。适用于敏捷开发流程的规划和同步阶段,确保所有跨职能成员对本轮工作重点达成高度一致。
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冲刺速度与团队健康度分析
sprint-velocity-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
235
该工具用于分析历史冲刺速度数据,生成全面的工程团队健康报告。它不仅提供图表,还能诊断交付模式、识别慢性超负荷和估点校准问题,为团队提供可操作的改进建议,优化容量规划和团队可预测性。
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团队健康度评估
team-health-check
mohitagw15856/pm-claude-skills
108
这是一个结构化的团队健康评估框架,用于系统性地检查团队的各个维度的状态。它涵盖了交付价值、士气、心理安全感和发布流程等关键维度。可作为团队回顾、领导层评估或事故后分析工具,帮助识别核心问题并制定可执行的改进计划。
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AI开发工作流导航
ask-matt
sickn33/antigravity-awesome-skills
126
这是一个核心的流程路由器,帮助用户根据不同的开发场景(从构思到实现、Bug修复到架构优化)选择最合适的AI技能或工作流。它指导用户完成整个软件开发生命周期,是管理复杂的AI编程代理工作流的必备工具。
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严密计划压力测试与验证
grilling
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
当您需要对一个计划、设计或架构进行全面的压力测试时使用。该工作流会扮演一位严苛的面试官,一次只提出深入、层层递进的问题,帮助您发现潜在的依赖关系、消除模糊点,确保设计覆盖面完整。它尤其适用于在编码前,对复杂系统进行彻底的自我审视和验证。
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研究知识维基构建与管理
wiki-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
147
用于创建和维护高度结构化、可配置的研究维基。它能够管理信息源的来源追踪(provenance),将原始资料整理成概念页、索引页和衍生文档。适用于记录科研笔记、产品知识或复杂领域的专业文档,确保知识体系的完整性和可追溯性。
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八字紫微综合命理分析
bazi-ziwei
dzcmemory-web/bazi-ziwei-skill
410
基于算法精准排盘的八字与紫微斗数 AI 分析工具,支持独立分析、双盘交叉印证以及结构化海报报告生成。
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承诺状态管理与结果验证
accint-commitments
sickn33/antigravity-awesome-skills
378
该技能用于对项目中的开放承诺或待办事项进行系统性的分类和处理。用户可以使用它根据实际运行结果(real-world verdicts)来验证并关闭这些承诺。核心在于维护严格的证据链和来源纪律,确保状态更新基于外部验证的结果,从而提高项目的可靠性和可追溯性。
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人工智能文本去AI化
unslop-file
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
本技能用于优化和人性化AI生成的自然语言文件(如文档、笔记)。它能去除常见的“AI痕迹”,例如恭维性用语、空泛的词汇和过度结构化的表达。支持两种模式:快速的正则清理和深度LLM重写,确保内容更具人味,同时完美保留代码块、URL和标题等技术细节。
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