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请求代码审查流程

requesting-code-review
obra/superpowers
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说明何时调用 code-reviewer 子代理、如何准备 SHAs 与模板，并按其反馈快速修复问题，确保每个任务、主要功能或合并符合质量要求。
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获取团队待审的GitHub PR请求

gh-review-requests
sickn33/antigravity-awesome-skills
128
该技能用于获取指定团队或团队成员需要进行评审的未合并GitHub拉取请求（PRs）。适用于需要查看团队待办的评审队列、查找需要关注的PR，或自动化代码评审流程的用户。需要配置GitHub CLI。
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蒙特卡洛财务模拟工具

monte-carlo-treasury
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Monte Carlo Treasury 是一种用于企业资金管理的风险建模助手，通过蒙特卡洛模拟现金流与流动性情景，帮助财务团队评估融资需求、压力测试资产组合并优化资金缓冲。
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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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AI智能体工作流编排

dmux-workflows
affaan-m/everything-claude-code
242
用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。
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一键运行智能体全生命周期

run
alirezarezvani/claude-skills
80
这是一个一站式的全流程命令，用于自动化执行复杂的开发任务。它将初始化、捕获性能基线、并行部署多个智能体、根据指标或LLM进行评估，直至确定最佳结果并准备合并，所有步骤都通过单一命令链式调用，适用于端到端的工作流竞赛或大型重构任务。
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漏洞管理中央仪表盘

building-vulnerability-dashboard-with-defectdojo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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DefectDojo是一个开源的漏洞管理平台，旨在集中化、聚合并管理来自数百种安全扫描仪的漏洞发现。它提供自动去重、进度跟踪和执行仪表盘。该系统支持CI/CD集成和Jira工单工作流，是实施DevSecOps实践和确保合规性的核心工具。
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多智能体代码编排系统

claude-devfleet
affaan-m/everything-claude-code
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该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。
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JavaScript原型污染漏洞利用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能专注于检测和利用JavaScript原型污染漏洞，涵盖客户端和服务器端应用。它展示了通过属性注入实现XSS、远程代码执行（RCE）以及身份验证绕过等关键安全目标，尤其适用于Node.js和处理JSON合并的场景，是高级Web安全测试的必备知识。
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发现数据外泄前的暂存活动

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全分析师发现数据暂存行为，这是数据外泄的关键前兆。它通过监控压缩工具（如7-Zip、RAR）的使用、异常的文件合并模式以及写入临时或隐藏目录的活动，利用EDR和进程遥测数据进行检测。适用于主动威胁狩猎和增强T1074检测覆盖率。
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并行代理竞赛平台

agenthub
alirezarezvani/claude-skills
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AgentHub 在独立 git 工作树里并行运行多个智能体，通过指标或 LLM 评估结果，选出最优分支合并，适用于代码优化、内容变体或多策略探索。
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合并最佳智能体结果

merge
alirezarezvani/claude-skills
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用于将智能体评估（AgentHub）流程中表现最佳的智能体分支合并到主基线分支。此功能实现开发周期的收尾，通过合并获胜分支、使用Git标签归档所有失败智能体提交，并清理工作目录，确保代码库历史记录清晰、安全，完成一次完整的迭代流程。
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