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API模拟框架：开发与测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills

专业的API模拟框架，用于在开发、测试和演示环境中创建高度逼真的API假数据。它模拟真实的API行为和契约，支持前端和集成测试，使开发工作流程并行化，帮助用户在后端服务未就绪时也能进行充分的测试和验证。

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。

AI辅助深度调试与根因分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专家级、全流程的软件调试与故障排查指南。它指导用户如何结合AI能力和可观测性数据（如APM、分布式追踪、日志），进行系统性的问题分层、假设生成和根本原因分析。适用于处理复杂的生产环境故障、性能瓶颈和软件缺陷。

智能故障诊断与根因分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程，用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期，包括初始分诊、收集可观测性数据（如错误追踪、APM指标、分布式追踪），生成假设、选择合适的调试策略（如时间旅行、混沌工程），并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。

安全蓝皮书生成器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具为处理敏感数据的应用生成结构化、最小化但可执行的安全策略蓝皮书。它使用MUST/SHOULD/CAN语言定义安全要求，明确列出假设、范围、威胁模型和安全控制点。帮助开发者在早期阶段建立清晰的安全防护和合规指导。

React 测试自动化工具

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为 React/Next.js 生成 Jest+RTL 的单元测试、分析 Istanbul 覆盖率、搭建 Playwright 端到端用例，并自动创建假数据与模拟接口，提升测试质量与工作流效率。

自动化假设发现流程

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Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

统计分析与假设检验指南

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

投资人路演资料构建指南

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affaan-m/everything-claude-code

用于构建一套连贯、可信、易于辩护的投资者资料，包括路演PPT、财务模型和商业概要。核心原则是建立单一事实来源，确保所有数据和假设保持一致性，帮助初创企业提高融资资料的可信度和专业度。

精益创业方法论指南

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了一个系统化的产品和商业模型验证框架。它指导用户遵循“构建-衡量-学习”循环，强调通过真实行为进行验证式学习，而非依赖表面数据。通过设计最小可行产品（MVP）来测试核心假设，帮助用户决定是继续发展还是进行战略转型。

威胁狩猎假设框架构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本框架提供了一个系统化的威胁狩猎方法论，帮助安全分析师将威胁情报、攻击模式和环境数据转化为可验证的假设。它指导用户完成从假设制定、跨平台数据查询到深度关联分析的整个流程，实现主动威胁检测和安全范围评估。

计划任务持久性狩猎指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

这是一份结构化的指南，用于主动狩猎利用Windows计划任务（T1053）建立持久性后门的攻击者。它概述了所需的先决条件（如EDR、SIEM和Sysmon），并提供了一个完整的狩猎工作流，指导用户从假设制定、数据查询到威胁关联，以检测可疑的任务创建、异常的定时模式及攻击者的TTP。

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