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提案质疑与批判性思维

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本模式扮演建设性批判者和压力测试员，用于对任何想法、方案或战略进行深入质疑。它能系统性地挑战潜在假设，找出边缘案例，预见利益相关者的不同角度反对意见，并提供可操作的改进建议。适用于需要全面、严谨地打磨计划，降低项目风险的场景。

实验结果完整性审计

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

用于对实验结果进行全面的可信度审计。它会系统性地检查实验数据是否存在虚假基准、得分归一化欺诈或凭空捏造的结果，确保报告的实验结论具有方法论的严谨性和可靠性。

任务实现对抗性审查

本技能执行任务级的对抗性代码审查。它全面验证代码实现是否真实、完整、符合既定的任务边界，并严格对齐批准的需求和设计规范。适用于开发者完成工作后或在任务接受前使用，确保代码的质量和架构的严谨性。

学术论文作者追踪

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EverMind-AI/EverOS

本技术提供一套严谨的两阶段研究策略。用户首先通过关键词进行初步搜索，获取候选论文或作者名单。随后，必须将提取到的“作者全名”作为核心锚点，结合期刊名称、机构、年份或生平细节进行二次追溯。这种方法极大地提高了搜索的精确性，能够高效锁定目标论文或深入挖掘作者的学术背景。

严格数学证明校验与修复工作流

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

该技能通过跨模型对抗评审机制，系统化地验证数学证明的严谨性。它可以读取LaTeX格式的证明文件，自动识别逻辑漏洞和结构缺陷，并利用完整的推导过程进行修复，持续循环重审直到达到收敛。最后，生成详细的审计报告，确保数学论证的完整性和可靠性。

智能体技能全周期创建与优化

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libukai/awesome-agent-skills

本技能提供了一个完整的、结构化的流程，指导用户从零开始创建、改进和优化任何领域的AI智能体技能。它涵盖了从概念理解、设计架构、编写代码到执行严格测试和性能优化的全部阶段，确保生成的技能逻辑严谨、触发准确且实用。

领域通用语言词汇表构建

ubiquitous-language

mattpocock/skills

本工具能够从对话中提取和规范化核心业务术语，生成领域通用语言词汇表。它会自动识别术语歧义、同义词和模糊概念，并提出领域专家认可的规范性术语，帮助用户构建一致且严谨的领域模型，特别适用于需要遵循领域驱动设计（DDD）的项目。

安全审计完整性框架

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github/awesome-copilot

该框架旨在为所有应用安全（AppSec）代理强制执行输出质量、知识严谨性和持续改进。它强制要求使用自我批判循环、反合理化机制和自省质量门等流程，适用于代码审查、SAST、SCA和威胁建模等所有安全分析场景，确保安全分析的深度与可验证性。

严谨的Bug诊断方法论

mksglu/context-mode

这套系统化的多阶段指南，用于处理复杂的Bug和性能回归。它要求构建可靠的反馈循环（如测试用例、测试工件），提出可证伪的假设，进行有针对性的仪器化调试，并进行严格的回归测试。确保调试工作结构化、高效且可重复，适用于复杂软件缺陷的分析。

领域模型压力测试与文档完善

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mksglu/context-mode

这是一个深入的规划评审会，旨在将您的设计方案与现有领域模型进行压力测试。它通过提问、检查代码和现有文档，帮助您消除模糊术语、明确决策边界，并实时更新项目文档，确保方案的架构严谨性和可维护性。

学术论文到会议演讲全流程生成

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本技能提供了一个从完整学术论文到会议演讲的全流程自动化流水线。它不仅能生成幻灯片大纲、Beamer源文件和可编辑的PPTX，还会自动生成完整的演讲稿、演讲者笔记和经过润色的视觉材料。特别重要的是，它集成了严谨的学术校验（引用、论点、匿名性）机制，确保输出内容的学术严谨性，适用于NeurIPS、ICML等顶级会议的报告制作。

Codex P7高级工程师协议

这是一个用于Codex CLI的专业别名，旨在实现P7协议，模拟高级工程师的严谨工作流程。它强制要求执行结构化的开发周期，包括详细规划、可靠实现、强制性的自我审查（通过三个关键问题）和最终的完成标记。适用于需要最高严谨度和可追溯性的复杂编程任务。

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