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专业会议纪要结构化

meeting-notes
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能能将原始的会议讨论或文字记录，结构化为专业、可执行的会议纪要。它系统性地提炼出核心产出，包括明确的决策点、责任人（Owner）和截止日期（Deadline）的行动项，以及待解决的问题和后续步骤。适用于项目复盘、需求评审和跨部门同步，确保会议成果具有高度可追溯性。
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产品健康状态分析

product-health-analysis
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该技能用于深度分析产品运营数据，将原始指标转化为易于理解的“健康报告”。它涵盖了用户获取、激活、留存等全漏斗指标，并对比目标和历史基线。报告不仅指出问题，更深入提供根本原因假设和可执行的、有明确责任人的改进建议，适用于非技术业务决策者进行产品迭代和战略规划。
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敏捷冲刺规划技能

sprint-planning
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能旨在指导用户将原始的产品待办列表（Backlog）转化为结构化、可执行的冲刺计划。它生成清晰的冲刺目标、基于团队速度和容量校准的待办范围、详细的容量计划，并识别潜在风险。它确保生成的冲刺目标是可实现、以结果为导向的，并遵循敏捷最佳实践（如推荐承诺容量为80%）。
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Substack笔记数据爬取与分析

substack-notes-scraper
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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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用户访谈数据综合分析

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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
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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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粗野主义排版设计指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供在网页和移动应用中实现“粗野主义排版”风格的完整技术手册。该风格故意打破传统设计规则，使用超大尺寸的系统字体、撞色配色（黑、白、红）以及侵略性的布局（重叠、负边距），营造出原始、醒目且不加修饰的视觉冲击力。包含详细的CSS、SwiftUI、Flutter和React Native实现示例。
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使用DuckDB查询OneLake数据

using-duckdb
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能详细介绍了如何在本地或Fabric Notebook环境中，使用DuckDB连接OneLake（一体化数据湖），查询存储的Delta Lake表和原始文件（如Parquet, CSV, JSON）。它支持本地CLI和Notebook两种模式，适用于数据探索、质量验证、模式发现等场景，功能为只读查询。
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研究知识维基构建与管理

wiki-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于创建和维护高度结构化、可配置的研究维基。它能够管理信息源的来源追踪（provenance），将原始资料整理成概念页、索引页和衍生文档。适用于记录科研笔记、产品知识或复杂领域的专业文档，确保知识体系的完整性和可追溯性。
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邮件头分析：钓鱼邮件取证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
271
本工具和指南旨在帮助数字取证专家解析和分析原始邮件头信息（如Received、Message-ID等）。通过追踪可疑邮件的真实来源，并结合验证SPF、DKIM和DMARC等认证记录，它可以有效确认或排除邮件伪造和欺诈行为，是进行安全事件响应和钓鱼调查的关键步骤。
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Hayabusa：法证时间线生成器

generating-forensic-timelines-with-hayabusa
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Hayabusa是一款专业的威胁狩猎和快速法证工具，用于分析Windows EVTX事件日志。它应用了Sigma检测规则库，将原始日志数据转化为单个、优先级的、按时间顺序排列的事件时间线。输出结果包括严重性级别、MITRE ATT&CK映射和详细指标，帮助分析师进行快速、无需SIEM的事件取证和深度分析。
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使用EZ工具解析Windows取证文件

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细说明了如何使用Eric Zimmerman的工具集，解析核心的Windows取证残留物，包括MFT、Prefetch、注册表、ShellBags和Amcache。该过程将原始证据转换为标准化的CSV/JSON格式，是数字取证和事件响应（DFIR）调查的核心，能够帮助分析人员重建程序执行流程、文件访问历史和持久化证据，并导入时间线工具进行全面分析。
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