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Go 习惯用法指南

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汇总 Go 语言中错误处理、接口设计、并发模式、上下文传递、表驱动测试与模块管理的规范，帮助团队保持可维护性。

Apple HIG用户体验交互模式

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本指南是Apple Human Interface Guidelines (HIG)的权威参考，详细阐述了跨越各种交互场景的最佳实践。内容涵盖了最小化模态、提供清晰反馈、数据输入、渐进式引导、分享和拖放等核心原则，旨在指导开发者设计出符合平台习惯、流畅且专业的移动应用用户体验。

SEO内容结构架构师

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该技能专注于内容信息架构的优化和分析。它可以检查页面的标题层级（H1-H6），建议最佳的结构化数据标记（Schema Markup），并规划内部链接网络，确保内容既符合用户阅读习惯，又利于搜索引擎抓取，从而提升整体的SEO表现。

数字 DNA 思维画像

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基于数字人类 DNA 理论，从文字中抽取思维指纹，揭示推理方式、决策习惯、价值观和情绪色彩，适合画像作者、对比思维风格或深入解读某人的推理逻辑。

AI健康综合分析与风险预测

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基于AI技术的综合健康分析系统，整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险，并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。

家庭健康与遗传风险分析

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本技能用于深度分析汇总的家族健康数据，包括病史记录、生活习惯和遗传信息。它能够识别家族疾病聚集性模式，通过加权算法评估遗传风险等级，并生成包含筛查、生活方式和就医建议的综合预防报告，旨在帮助用户了解家庭健康趋势。

智能健康目标分析器

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本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。

习惯养成产品模型

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本框架基于“诱饵模型”（触发-行为-可变奖励-投入），指导产品设计人员构建具有粘性的习惯养成闭环。它帮助提升用户留存，优化产品流程，将用户从主动使用引导至自动化、习惯性的行为模式，适用于新用户引导和功能设计。

AI模型行为透视检测

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。

Flutter/Dart 代码审查指南

flutter-dart-code-review

affaan-m/everything-claude-code

一个与库无关的 Flutter/Dart 代码审查清单，覆盖部件实践、状态管理、Dart 习惯用法、性能、可访问性、安全与整洁架构，帮助审查者快速识别问题。

品牌声音档案构建

affaan-m/everything-claude-code

该技能通过分析用户提供的真实素材（如帖子、文章、文档、邮件），提炼出独特的“品牌声音档案”。它捕获了节奏、语气和表达习惯等风格元素，确保所有生成的营销内容（包括社交媒体、邮件和产品更新）都保持高度一致和原汁原味的品牌声音，避免使用通用的AI写作套路。

用户体验与界面原理检测

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这是一套专业的代理技能集合，用于对数字界面和用户流程进行严格审计。它基于168个研究支持的UX/UI原则，能检测设计中的反模式和不良习惯，并提供针对AI赋能界面的专项审查，确保设计符合现代最佳实践。

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