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A/B测试设计指南

coreyhaines31/marketingskills

指导团队从假设、样本量、指标到实现与分析，系统搭建 A/B 测试与增长实验体系，确保结论可量化、风险受控。

超细粒度背景审计

audit-context-building

trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

超细粒度背景审计

audit-context-building

trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

清晰门控验证系统

sickn33/antigravity-awesome-skills

Clarity Gate 在 RAG 知识库摄入前验证文档的认知质量，生成 CGD、验证 SOT 表格、运行 claim/document hash 脚本，确保没有假设被当作事实。

代码导航探索助手

tech-leads-club/agent-skills

在陌生或混乱的代码库中扮演开发者侦察兵，按需查找上下文、记录于 .notebook/，协助修复故障、实现功能或理清流程，不做无根据的假设。

系统调试策略

debugging-strategies

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套系统化的调试方法论，旨在帮助用户将解决复杂软件问题（如难以复现的Bug、性能瓶颈或生产故障）的过程，从盲目猜测转变为科学的、可验证的步骤。它指导用户进行假设提出、实验设计和范围缩小，实现高效的根因分析。

AI辅助深度调试与根因分析

debugging-toolkit-smart-debug

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。

系统化调试向导

debugging-wizard

Jeffallan/claude-skills

指导开发者重现问题、缩小失败范围、验证假设并确认修复，同时补充回归测试与预防措施，结合工具、日志、堆栈与 git bisect 等资料定位根因。

Excel贴现现金流模型

excel-dcf-modeler

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在Excel中构建专业DCF估值模型，涵盖假设输入、自由现金流预测、估值计算和敏感性分析，适用于投行与企业财务的估值场景。

移动端设计守则

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过可行性评估、强制阅读和反模式禁令，帮助团队在开始移动界面前杜绝桌面思维与不安全假设，确保触控优先与性能友好。

多智能体结构化设计评审

multi-agent-brainstorming

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过一个主设计师加多位分工明确的评审者（怀疑者、约束守护者、用户代言人、仲裁者）依次校验假设、发现风险、锁定决策，确保设计在落地前经过结构化审查。

PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。

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