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冲刺速度与团队健康度分析
sprint-velocity-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
235
该工具用于分析历史冲刺速度数据,生成全面的工程团队健康报告。它不仅提供图表,还能诊断交付模式、识别慢性超负荷和估点校准问题,为团队提供可操作的改进建议,优化容量规划和团队可预测性。
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Substack笔记数据爬取与分析
substack-notes-scraper
mohitagw15856/pm-claude-skills
396
该技能能够深度爬取Substack Notes的笔记数据,提取点赞、评论、转发等关键参与度指标。它解决了缺乏公开API的问题,支持用户按指定时间范围导出到结构化的Excel文件,不仅包含原始数据,还提供总参与度计算和专业的总结报告。
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系统架构设计与面试准备
system-design-interview
mohitagw15856/pm-claude-skills
469
这是一个用于设计大规模分布式系统的全流程框架。它指导用户系统性地构建架构方案,从明确功能和非功能需求、进行容量估算,到深入设计核心组件、数据流,并分析关键的技术取舍和权衡。
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团队健康度评估
team-health-check
mohitagw15856/pm-claude-skills
108
这是一个结构化的团队健康评估框架,用于系统性地检查团队的各个维度的状态。它涵盖了交付价值、士气、心理安全感和发布流程等关键维度。可作为团队回顾、领导层评估或事故后分析工具,帮助识别核心问题并制定可执行的改进计划。
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用户访谈数据综合分析
user-interview-synthesis
mohitagw15856/pm-claude-skills
111
该技能可以将原始用户访谈记录转化为结构化、可行动的研究报告。它能系统地提炼出核心主题、用户痛点、工作流洞察以及产品改进的行动建议,是支持产品决策和定性用户研究分析的利器。
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用户研究洞察合成
user-research-synthesis
mohitagw15856/pm-claude-skills
197
此技能用于分析原始用户研究数据(如访谈记录、问卷或用户反馈),将其提炼和合成成结构化、可操作的报告。它能够识别核心主题、量化出现频率、找出关键痛点,并提供基于证据、具有战略指导意义的产品改进建议。
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结构化用户故事撰写
user-story-writer
mohitagw15856/pm-claude-skills
280
本技能可以将模糊的产品需求文档(PRD)或功能概要,转化为可直接用于开发的结构化用户故事。它遵循行业最佳实践,涵盖用户故事核心、行为验收标准(Given/When/Then)、边界情况和完成标准,帮助产品经理和业务分析师撰写出可估算、高可用的需求工单。
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数据仪表盘设计与可视化
dashboard-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
本指南提供了跨平台(Web、iOS、Flutter)的专业数据仪表盘设计与实现方法。详细阐述了模块化网格、数据层级结构(KPIs、图表)和极简主义美学原则。包含CSS Grid、SwiftUI和Flutter等主流技术栈的代码示例,帮助构建既美观又高效的分析界面。
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使用DuckDB查询Fabric湖仓数据
using-duckdb
data-goblin/power-bi-agentic-development
280
该技能允许用户使用DuckDB查询OneLake中存储的Delta Lake表和原始文件。它支持两种运行模式:本地命令行或Fabric Notebook环境。适用于数据探索、数据质量验证、Schema发现以及跨Fabric生态系统的即时数据分析。
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竞争对手深度分析报告
competitor-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
488
本技能提供结构化的竞争对手深度分析服务。它利用Browserbase的先进工具,生成包含市场概览、详细的竞争对手深度资料(覆盖营销、社交、新闻、技术等领域)、并列特征/定价矩阵,以及关键提及源的综合HTML报告。适用于市场调研、产品战略制定等需要可执行竞争情报的场景。
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LLM模型委员会:多模型协同推理
llm-council
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工作流实现了LLM模型委员会(LLM Council)机制。它让多个开源大模型并行对同一问题进行独立思考和回答,随后进行相互评级,最后由指定的主席模型进行综合提炼,从而产出经过多方验证的、高可靠性的最终答案。适用于需要深度分析和高准确度的复杂任务。
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移动恶意行为分析与检测
abuse-of-public-facing-api-mobile-api-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一个全面的安全分析框架,用于检测和分析移动应用(安卓/iOS)中的恶意行为。通过结合静态分析(权限、清单文件)、动态插桩(Frida)、网络流量监控和自动化扫描,可用于调查可疑应用是否存在数据泄露、C2通信或未经授权的访问。
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