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Odoo ORM 专家指南
odoo-orm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
263
指导 Odoo 开发者掌握 search/browse/create/write、领域过滤、关系与计算字段的写法,并避免 N+1 等性能问题,通过 @odoo-orm-expert 获取地道代码和优化建议,保障批量操作高效。
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PyGraphistry 图可视化器
pygraphistry
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
PyGraphistry 是 Graphistry 提供的 Python 接口,借助 GPU 加速绘制百万节点/边的关系图,可交互分析异常和关联,提升数据探索效率。
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需求分解多单元集成流水线
ralphinho-rfc-pipeline
affaan-m/everything-claude-code
431
此高级流水线用于编排基于需求文档(RFC)的复杂功能开发。它将大型、单一的变更分解为多个独立可验证的工作单元,通过有向无环图(DAG)管理依赖关系。流程包含多个质量门、单元测试和安全的合并队列,确保了高鲁棒性的集成和受控的部署。
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Umap 可视化工具
umap
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Umap 提供一致性流形近似的降维与可视化能力,适合从复杂高维数据中提取结构,在 2D/3D 布局中探索嵌入关系。
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数字产品增长引擎工具包
growth-engine
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的数字产品增长策略引擎。它系统性地涵盖了增长黑客、SEO/ASO优化、构建病毒循环、邮件营销和客户关系管理(CRM)等核心要素,指导用户分析和实现完整的用户获取生命周期(AARRR指标)。适用于需要制定和执行指数级增长计划的产品经理和市场人员。
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雅恩·勒昆的AI辩论与批判
yann-lecun-debate
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块汇集了雅恩·勒昆关于大语言模型的全面论点。它深入批判了“涌现推理”的概念,强调LLMs的统计预测与真正的世界模型之间的差异,并涵盖了AI因果关系、常识以及通用人工智能(AGI)的可行性等高级技术辩论。适用于需要专业、批判性视角的AI讨论场景。
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PrimeKG精准医学图谱查询
primekg
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
188
通过程序化脚本查询PrimeKG精准医学知识图谱的基因、药物、疾病与表型等实体及其关系,辅助药物发现、可复用性验证与表型网络分析。
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Android与KMP清洁架构实践
android-clean-architecture
affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了如何在Android和Kotlin Multiplatform (KMP)项目中应用清洁架构模式。内容涵盖了模块结构设计、依赖关系规则、UseCase和Repository的最佳实践,以及使用Room、SQLDelight和Ktor等技术栈构建健壮的数据层。帮助开发者实现关注点分离,提高代码的可维护性和复用性。
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多阶段项目蓝图规划
blueprint
affaan-m/everything-claude-code
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用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目,能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息,使任何协作的智能体都能无缝接手,避免跨会话的知识丢失,确保项目规划的完整性。
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承运商关系与运价管理
carrier-relationship-management
affaan-m/everything-claude-code
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这是一项为高级运输经理设计的全周期技能,用于管理大型、多式联运的承运商组合。涵盖了从承运商招募、合规调查(如FMCSA SAFER),到执行复杂的RFP、谈判基础运费、燃油附加费和附加费用等细粒度成本要素,并建立绩效评分卡。可用于优化物流成本、降低供应链风险,确保各类货物的服务质量。
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任务问题门控机制
create-issue-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于管理新开发或实施任务的生命周期,强制要求所有工作必须通过结构化的GitHub Issue来记录和跟踪。它要求任务必须具备明确、可测试的验收标准,只有达到“Ready”状态且标准明确,才能进入执行阶段。这有助于团队管理任务的依赖关系和开发流程,确保高质量交付。
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使用Malpedia分析恶意软件家族关系
analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系,分析变种演变,提取用于检测的YARA规则,并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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