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清晰门控验证系统

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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。

AI辅助深度调试与根因分析

debugging-toolkit-smart-debug

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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

error-diagnostics-smart-debug

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

security-bluebook-builder

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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。

仓库威胁建模

security-threat-model

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针对代码仓库或路径生成具体的应用安全威胁建模，厘清边界、资产、入口点与攻击者能力，列出滥用路径并结合实证与明确假设给出优先级与缓解建议。

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。

科学假设生成

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过文献梳理、证据融合、竞品假设和实验设计，引导生成可检验的科学假设，并要求配备 AI 科学图示以完成报告。

科学创想伙伴

scientific-brainstorming

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。

统计分析与假设检验指南

statistical-analysis

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。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

研究课题生成与定位

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该技能旨在将一个宽泛的研究方向，转化为一套系统化的学术探索流程。它首先进行深度文献调研，构建研究现状图并识别知识空白点。随后，利用大型语言模型（LLM）生成、假设和排名8-12个具体、可执行的研究课题，为每个课题提供核心假设、最小可行实验方案和预计工作量，确保课题具备高度的创新性和可发表性。

严谨证明助手

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

针对 ML/AI 理论命题，提取陈述、假设和草稿，生成完整的依赖映射与证明文档或阻断报告，确保每步严格论证再写入 PROOF_PACKAGE.md。

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