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数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。

高级提示词工程与大模型评估

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alirezarezvani/claude-skills

本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词（包括令牌估算和清晰度评分），测量RAG检索的质量指标（如相关性、忠实度），并验证复杂的Agent工作流，确保LLM应用开发流程严谨可控。

科学同行评审检查表

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。

科学批判性思维

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。

代码评审反馈处理指南

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obra/superpowers

帮助开发者面对代码审查意见时保持技术严谨，先完整阅读与理解、核实实现细节、评估合理性，再有理有据地回应或推进变更，执行一次单项修复并逐条验证，避免盲从或表现性同意。

比特币闪电网络协议架构审查

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专业的技能，用于对比特币闪电网络协议的架构和设计进行深度审查。它可以分析第二层（L2）的扩展性权衡，比较不同的通道工厂模型，并评估信任模型、链上占用空间、共识要求、活性保证等关键技术细节，确保协议设计的技术严谨性。

A/B测试与实验设计

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该技能是A/B测试和产品实验的专家指南。它帮助用户设计和规划具有统计学严谨性的实验，涵盖了从构建假设、选择关键指标、计算样本量到结果分析的完整流程，旨在提供可执行的商业洞察。

高管AI代理间协作协议

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本协议为模拟高层管理会议而设计的，用于定义多个专业AI角色（如CFO、CTO等）的结构化通信规则。它规定了调用语法、响应格式，并强制实施了循环防止、深度限制和隔离规则，确保跨职能分析过程的逻辑严谨性、专业性和可靠性，从而支持关键业务决策。

智能体工程化开发工作流

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本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。

GitHub Actions安全漏洞审计

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一个严谨的框架，用于审计GitHub Actions工作流中的可利用安全漏洞。它重点关注真实世界的攻击模式，要求每个发现的漏洞都需包含具体的攻击场景（如入口点、载荷、影响），确保安全审计具有实战性和可验证性。

事后回顾分析框架

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这套严谨的“事后回顾”（Postmortem）框架，用于在项目失败、季度目标未达或人员招聘失误等重大事件后进行无责归因分析。它指导用户系统化地定义事件，运用“5个为什么”找出根本原因，区分贡献因素和核心原因，识别被忽视的警示信号，并建立具体的改进行动清单，从而确保系统性改进，防止问题重演。

乔治·辛顿深层学习专家

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扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角，结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。

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