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卡帕蒂LLM编码指南

andrej-karpathy
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察，旨在指导用户在使用大语言模型（LLM）进行代码编写、代码审查或重构时，避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设，并定义可验证的成功标准，从而提升代码的简洁性和健壮性。
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精益创业方法论指南

lean-startup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
295
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。
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产品发现与验证框架

product-discovery
alirezarezvani/claude-skills
478
本框架提供一套结构化的产品发现方法论，旨在降低产品开发风险。它指导团队定义可衡量的目标，构建机会-解决方案树（OST），系统性地映射关键假设（如用户需求、商业价值），并规划严谨的实验（如原型测试、访谈），确保在投入开发资源前，充分验证产品的可行性与市场价值。
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威胁狩猎假设框架构建

building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
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。
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假设驱动的持久威胁狩猎

hunting-advanced-persistent-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
本技能提供一个主动、假设驱动的框架，用于在复杂的企业环境中搜寻高级持久威胁（APT）。它通过分析端点遥测、网络日志和内存工件，并结合MITRE ATT&CK等框架。适用于调查UEBA警报、执行定期威胁狩猎或验证环境是否暴露于已知攻击战术和技术（TTPs）。
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Go语言性能优化与调优

golang-performance
samber/cc-skills-golang
241
本技能集提供了全面的Go语言性能优化方法论，涵盖了内存分配减少、CPU效率提升、垃圾回收调优、缓存设计、以及热点路径优化等高级主题。它指导用户遵循“测量-假设-改进-验证”的迭代流程，解决由性能分析工具（如pprof）发现的瓶颈，确保所有优化都是有针对性且可量化的。
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创意精炼与概念验证

idea-refine
addyosmani/agent-skills
217
该技能提供了一个结构化的三阶段流程，帮助用户将模糊的原始创意提升为清晰、可执行的概念。它结合了发散式思维（拓展变体）、收敛式评估（压力测试）和假设验证，用于定义核心问题、确定MVP范围，并明确列出不包含的功能点，确保项目有清晰的方向和边界。
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规格驱动的开发流程

spec-driven-development
addyosmani/agent-skills
411
这是一种系统化的软件开发方法论，强调在编写任何代码前，必须先创建详细、结构化的规格文档（Spec）。该流程包含四个验证阶段：明确规格、制定计划、分解任务和实现，确保所有假设被暴露，模糊需求被转化为可衡量的验收标准，实现团队和开发过程的完美对齐。
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卡尔帕锡编码守则

karpathy-guidelines
forrestchang/andrej-karpathy-skills
222
为 LLM 助手编写、审查和重构代码提供行为守则，强调最简方案、明确假设、精确变更以及可验证的成功标准，避免常见失误。
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结构化项目计划执行

executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
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本技能用于指导系统性地执行详细的书面开发计划。流程首先要求进行批判性审查，识别计划缺陷、依赖缺失和环境假设。随后，任务将按顺序执行，每完成一步都需要进行严格的验证和代码提交。整个流程覆盖了异常处理（如测试失败、依赖缺失）和最终报告生成，确保开发过程严谨、可追溯、可控。
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根因系统化调试流程

systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
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本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是：必须找到问题的根本原因，而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查（数据流追踪、收集证据）、模式分析、科学假设验证，到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。
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