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搜索 交互 ，共找到 283 条记录
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代码会话使用分析报告

session-report
anthropics/claude-plugins-official
393
该工具生成一份可交互的HTML报告，用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗（输入/输出）、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗，识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点，实现更经济高效的AI开发。
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Rube MCP驱动的X/Twitter自动化

twitter-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
65
这是一个全面的工具集，用于通过Rube MCP自动化处理Twitter/X平台上的几乎所有交互任务。功能包括发布、管理和删除帖子；执行高级搜索（包括全历史存档）；根据ID或用户名查找用户资料；管理书签和列表；以及互动（点赞/取关）。适用于需要将社交媒体管理集成到自动化工作流中的场景。
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交互式设计系统初始化向导

ui-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
本向导是StyleSeed的一部分，它引导用户完成从原始项目到设计系统指导工作空间的转换。它系统性地收集应用类型、品牌颜色、视觉参考和排版等关键信息，从而生成一致的设计系统，并搭建出具有品牌风格的初始页面骨架。
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Paperzilla：学术论文与研究推荐助手

paperzilla
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
Paperzilla是一个强大的学术研究助手，用于与精选的学术项目、推荐论文和核心论文进行交互。它支持用户查询最新项目推荐，以Markdown格式总结核心论文内容，并导出项目动态，是进行系统性学术研究和数据分析的理想工具。
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上下文模式洞察仪表板

ctx-insight
mksglu/context-mode
175
该工具提供一个个人化的分析仪表板，用于实时展示用户与系统交互的各项关键指标。它追踪会话活动、工具使用频率、错误率、并行工作模式和项目重点等数据，帮助用户深入了解工作流程，发现效率瓶颈，获取可执行的优化洞察。
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GeoPandas 空间分析库

geopandas
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
495
GeoPandas 基于 pandas 和 shapely，处理地理矢量数据（SHP/GeoJSON/GeoPackage/PostGIS），支持坐标系转换、空间连接、叠置、缓冲、面积距离计算及静态与交互式地图，适用于各类空间分析流程。
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统一生物信息查询工具

gget
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
299
gget 提供命令行和 Python 接口，统一访问 20 多个生物信息数据库，可交互或脚本化查询基因、序列、BLAST、结构与富集等信息。
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Matplotlib 可视化指南

matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
194
指导如何用Matplotlib绘制静态、动画与交互图形，掌握pyplot与面向对象接口、样式配置、多面板布局及导出出版级图像，适合科研或统计可视化需求。
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Zotero文献管理Python封装

pyzotero
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
186
这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料，实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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Python离散事件模拟框架

simpy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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SimPy是一个基于Python的流程化离散事件模拟框架。它专门用于构建和分析复杂的系统模型，例如制造系统、服务队列、网络流量或物流网络。该工具允许您模拟实体之间的交互、共享资源的竞争以及随时间变化的事件，从而进行容量规划和流程优化。
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自动化规格文档生成器

kiro-spec-quick
gotalab/cc-sdd
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该工具提供一个完整的、多阶段的规格文档生成流程，包括初始化、需求分析、设计方案和任务分解。它支持交互式和自动模式运行，能确保生成的内容逻辑连贯。最后还会运行一次最终的完整性检查，确保生成的规格是一份可直接投入开发使用的蓝图。
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技术设计质量审核与验证

kiro-validate-design
gotalab/cc-sdd
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该技能提供交互式的技术设计质量审核服务，用于验证功能设计方案是否具备实施能力。它系统性地检查设计文档，重点识别关键问题、总结设计优势，并给出明确的通过/不通过（GO/NO-GO）决策和可执行的后续改进步骤，确保项目设计具备高可靠性。
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