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设计交接简报生成器

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mohitagw15856/pm-claude-skills

该技能能将模糊的产品需求文档（PRD）或功能简介，转化为结构化的设计交接简报。它确保设计者在开始设计前，就能掌握完整的用户目标、情感状态、技术限制、边缘案例和项目范围边界，从而避免设计方向偏差和范围蔓延。

工程师招聘评估手册

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mohitagw15856/pm-claude-skills

用于构建完整的软件工程师招聘评估手册和技术面试评分卡。它为特定角色和级别定义了明确的行为锚点、结构化的技术问题和系统设计标准，确保评估过程的标准化和公平性，帮助面试官减少评估偏差。

结构化面试评估与评分卡

mohitagw15856/pm-claude-skills

这是一个专业的招聘辅助工具，能为任何职位生成完整的结构化面试评分卡和指南。它能通过定义核心能力、行为问题和评分标准，有效降低招聘偏差，确保所有面试官评估的统一性和专业性，从而做出更科学、更全面的招聘决策。

检测AWS CloudTrail异常行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。

逻辑缺陷半形式跟踪分析

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能用于查找单个文件或函数中的复杂逻辑缺陷。它采用半形式执行跟踪方法，系统地将潜在缺陷分解为五个步骤：前提（预期状态）、追踪（执行路径）、偏差（实际偏差）、触发（复现用例）和修复（解决方案）。适用于用户怀疑代码有误，但无法给出具体失败点的场景。

会话成本异常检测

本工具用于检测单个会话（session）的成本异常点。它采用基于中位数绝对偏差（MAD）的稳健统计方法，而非传统的均值方差，从而能准确识别出极值影响下的异常会话。这对于成本监控、审计和CI/CD流程至关重要，能够快速定位意外超支或高能耗的单个会话。

长周期目标持续追踪

用于跟踪跨越多个会话、数周甚至数月的大型、长期项目目标。该功能通过设置里程碑检查点、记录每一次会话的进展，并提供关键的偏差检测机制，确保用户能够持续保持对重大项目目标的掌控和追踪。

物流异常管理

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本模块用于管理和解决供应链或物流流程中出现的各类异常情况。它旨在确保业务流程的连续性和准确性，帮助用户高效处理偏差，优化从采购到交付的整体运营流程。

圣塔方法：双独立评审框架

圣塔方法是一个多智能体对抗性验证框架，旨在提高内容的输出质量。它要求两个独立评审员（Agent B和Agent C）都通过内容，才能发布最终结果。该方法能够消除单一智能体的固有偏差，并通过迭代修正循环，持续优化内容直到收敛，或升级给人工审核。

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