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工作流自动技能发现
autoskill
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
197
该技能通过本地屏幕捕获的记录,分析用户重复的工作流程和研究模式。它能够将用户实际操作的工作习惯自动识别并提炼,并将这些模式与现有技能进行匹配。最终,它会生成一套可供用户审核和采纳的新技能或组合流程,帮助用户系统化其工作方法和知识沉淀。
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集中化告警通知管理平台
whizard-notification
kubesphere/kubesphere
351
该平台是KubeSphere可观测性组件,负责在多租户Kubernetes环境中接收告警、云事件和审计日志。它通过标签匹配和路由规则,将告警智能分发到邮件、Slack、飞书、钉钉等多种通知渠道,实现企业级、可靠的告警通知管理。
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网络接口健康诊断指南
network-interface-health
affaan-m/everything-claude-code
470
本指南提供了一个全面的网络故障诊断流程,用于分析路由器、交换机或Linux主机的接口错误、丢包、CRC校验失败、双工模式不匹配等问题。它指导用户如何通过趋势分析接口计数器,精确找出网络连接问题的根本原因。
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AI驱动的SEO图片生成工具
seo-image-gen
AgriciDaniel/claude-seo
296
该工具旨在为SEO场景生成专业级的视觉素材,涵盖OG图、文章封面、产品图和信息图表等。它能根据不同SEO需求自动匹配最佳的宽高比和分辨率,确保图片效果最大化。更重要的是,它提供完整的后处理SEO优化清单,指导用户完成Alt文本、Schema标记和WebP格式转换,实现全流程优化。
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高级搜索结果优化分析
seo-sxo
AgriciDaniel/claude-seo
483
本工具执行搜索体验优化(SXO),旨在弥合传统SEO(技术优化)与用户需求(UX)之间的差距。它通过反向分析Google SERP,检测页面类型不匹配、提炼用户故事和进行多视角评分,帮助用户理解页面为何无法获得排名,并提供系统性的战略优化建议。
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程序化SEO:规模化内容构建
programmatic-seo
aitytech/agentkits-marketing
485
本技能指导用户如何利用数据和模板,系统性地创建大量高质量、高排名的SEO页面。它涵盖了程序化SEO的核心原则,包括确保每页内容具有独特价值、匹配搜索意图,并避免薄内容处罚,实现网站内容的规模化增长。
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创始人六问尽职调查
office-hours
alirezarezvani/claude-skills
229
模拟风险投资机构的创始人问答环节。在寻求任何建议或制定重大战略前,强制用户从六个维度(问题、客户、分发、护城河、资金、创始人匹配度)进行深入自查。旨在防止空泛的讨论,确保想法具备扎实的基础和可执行性。
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技能侦察:搜索现有能力
skill-scout
affaan-m/everything-claude-code
83
技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤,旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前,该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部(GitHub/Web)的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项,还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性,从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。
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NIH资助基金申请智能分析
grants
alirezarezvani/claude-skills
302
本工具是为临床研究人员设计的全流程NIH资助情报助手。它通过六步深度提问(涵盖研究想法、职业阶段和数据状态)来构建研究定位,并利用RePORTER数据将研究与合适的NIH机构进行匹配。最终输出一份可编辑的Word文档,包含具体的资助机制建议、提交时间线和专业的申请策略指导。
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混合研究路由器与专家系统
research
alirezarezvani/claude-skills
397
这是一个全面的混合研究路由器,用于处理所有类型的研究查询。它首先通过确定性分类,将请求路由到最合适的专家技能(如:趋势分析、科研基金、文献综述、专利检索等)。如果无法匹配专家,则运行一套完整的通用搜索和综合工作流,确保结果的准确性和可追溯性,输出报告包含完整引用和审计日志。
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数据库表数据比对与校验
sql-server-table-reconciliation
github/awesome-copilot
347
本工具用于比较两个不同SQL Server实例(如生产与测试环境)中的同名表。它能高效检测出缺失的行、多余的行、表结构漂移(Schema Drift)和数据不匹配项。利用Python和Apache Arrow进行快速列式数据传输,生成详细的核对报告,是数据迁移和ETL流程验证的必备工具。
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Pacsomatic肿瘤-正常样本分析工作流
pacsomatic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
186
该技能提供了用于匹配肿瘤-正常样本对分析的完整、可复现的工作流。它负责管理整个流程,包括输入验证(BAM文件)、生成pacsomatic兼容的样本表,创建可复现的启动工件(params YAML),并支持提交到各种调度器(如Slurm, LSF)。适用场景包括预运行验证(dry-run)、本地执行或提交作业,确保分析结果的稳定性和可追溯性。
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