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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
99
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
82
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
189
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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