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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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假设驱动的调试与根因分析

hypothesis-testing
rohitg00/skillkit
291
本技能指导用户应用科学方法进行软件调试。它摒弃盲目尝试，通过观察症状、提出可证伪假设、预测结果、设计实验和分析结果五个步骤，系统地定位故障源头，从而高效、准确地找出技术问题的根本原因。
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系统根源原因分析

root-cause-analysis
rohitg00/skillkit
308
本技能提供一套系统化、流程化的根源原因分析框架。它指导用户超越表面症状，通过“五问法”、假设驱动测试、日志和代码证据收集等步骤，深入挖掘软件缺陷或系统错误背后的真正成因。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的技术问题。
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统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
322
该工具是专业的统计分析助手，专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量，执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析，并核心区分“统计显著性”与“实际意义”，确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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研究知识持久化知识库

research-wiki
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
283
该工具是面向整个科研生命周期的持久化、结构化知识库。它能够积累并关联所有核心研究实体（包括论文、想法、实验和可验证的科学假设），构建出完整的知识图谱。它确保知识是积累和可查询的，避免了单次查阅后的知识遗忘，是科研项目的核心知识管理系统。
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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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印度演员假设猜测法

actor-indian-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
213
该技能用于通过间接线索（如奖项、家庭关系、争议事件等）来猜测和识别印度或宝莱坞演员。当原始问题信息不足时，首先根据线索形成1-3个候选名字，然后对每个候选名字进行有针对性的验证搜索，从而高效确认最终答案。
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世界知识实体假设与验证

movie-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
346
当问题提供的线索强烈暗示一个特定的实体（如电影、导演或历史事件）时，本技能指导用户利用世界常识进行假设。用户不应进行泛泛搜索，而是应基于知识形成一个具体的实体假设，并以此来验证所有约束条件，从而将宽泛的搜索转化为精准的验证过程。
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自动化假设发现流程

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
113
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。
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