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邮件操作工作流管理
email-ops
affaan-m/everything-claude-code
336
本技能专注于管理邮件的实际操作流程,而非单纯的文字创作。它覆盖了邮件箱的全部操作环节,包括收件箱整理、起草回复、发送消息,并提供消息发送的真实凭证。它确保所有操作都具备完整的上下文和流程可追溯性。
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迭代验证循环协议
pua-loop
tanweai/pua
442
这是一个用于执行结构化、迭代验证循环的命令行别名。它帮助开发人员设置和管理复杂的编码任务,要求通过明确的验证指令和停止条件来运行。它为Codex/Claude等AI代码助手提供了一个强大的封装层,确保了开发流程的可靠性和可追溯性。
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规范化提交信息生成器
caveman-commit
JuliusBrussee/caveman
420
该工具是一个专业的提交信息生成器,严格遵循 Conventional Commits 规范。它能自动从代码差异(diff)中提取核心意图,生成简洁、精确、结构化的提交信息。这确保了项目的提交历史记录清晰、可追溯,极大地提升了团队协作和版本控制的专业性,消除了不必要的冗余描述。
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生成规范化提交信息
conventional-commit
github/awesome-copilot
308
该工作流指导开发者使用规范的Conventional Commits规范生成标准化、描述性的提交信息。它提供结构化的XML模板(包含类型、范围、描述、主体和页脚),并深度集成到Git工作流中,确保项目提交历史清晰、可追溯,便于自动化工具解析,适用于大型协作项目。
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创建结构化实施计划
create-implementation-plan
github/awesome-copilot
123
本技能用于生成高度结构化、确定性的软件实现计划。适用于复杂的功能开发、代码重构、系统架构设计或流程升级。它确保计划内容是原子化、可执行的,为AI智能体或开发团队提供无歧义的执行蓝图,极大地提高了开发过程的流程化和可追溯性。
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智能体治理与安全模式
agent-governance
github/awesome-copilot
396
提供一套完整的AI智能体安全和治理模式。本技能指导用户如何为AI智能体系统添加治理层,包括工具调用白名单/黑名单、内容过滤、速率限制和人工审核机制。特别适用于需要与外部API、数据库交互、以及部署在生产环境中的复杂多智能体工作流,确保系统的安全性和可追溯性。
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Arize LLM评估与监控
arize-evaluator
github/awesome-copilot
271
本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器(包括提示词模板、分类选项和模型),并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分,并实现持续监控,确保LLM性能的完整追溯。
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结构化项目计划执行
executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
99
本技能用于指导系统性地执行详细的书面开发计划。流程首先要求进行批判性审查,识别计划缺陷、依赖缺失和环境假设。随后,任务将按顺序执行,每完成一步都需要进行严格的验证和代码提交。整个流程覆盖了异常处理(如测试失败、依赖缺失)和最终报告生成,确保开发过程严谨、可追溯、可控。
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HubSpot API可观测性监控
hubspot-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
106
本技能提供了一套完整的HubSpot API可观测性监控方案。内容涵盖了使用Prometheus指标、OpenTelemetry追踪、结构化日志记录和告警配置等最佳实践。它帮助开发者实时监控CRM集成的健康状态,精确追踪API调用延迟、错误率和速率限制,确保关键业务流程的稳定性和可追溯性。
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自动化功能开发执行器
kiro-impl
gotalab/cc-sdd
369
本技能是一个高级的开发工作流编排器,用于实现已批准的软件功能任务。它采用TDD方法,自动收集需求、设计、技术上下文和历史经验。通过自主或手动模式,它能分步、迭代地调度子代理进行开发、测试和提交,确保代码质量,严格遵循设计,并保证整个开发流程的完整性和可追溯性。
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WizTelemetry KubeSphere审计日志
whizard-auditing
kubesphere/kubesphere
349
WizTelemetry审计组件是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件,用于全面收集、处理和存储Kubernetes及KubeSphere的审计事件。它支持OpenSearch和Doris等多种存储后端,并通过API提供审计事件查询功能,确保平台运营的合规性和可追溯性。
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网页数据源追溯审计工具
mock-hunter
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
MockHunter是一个专业的网页审计工具,用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源,并给出详细的判定结果,包括:真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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