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搜索 工程结构 ，共找到 127 条记录
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技术规范编写模板

technical-spec-template
mohitagw15856/pm-claude-skills
462
这是一个全面的技术规范模板，用于结构化地编写复杂的工程文档。它指导用户从问题描述、系统架构、数据模型、API设计到安全与发布计划，系统地记录所有技术决策，从而将产品需求转化为清晰可执行的工程方案。
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工程技能配置初始化

setup-matt-pocock-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
149
用于为项目初始化和配置一系列高级工程技能。该流程指导用户设置仓库的工单跟踪系统（如GitHub/GitLab/本地），定义标准的工单分类标签词汇，并确定领域文档的上下文结构。必须作为首次运行的预置步骤，为后续的自动化开发流程做准备。
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使用OpenCTI和Python建模威胁

modeling-threats-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
189
本指南详细介绍了如何部署OpenCTI平台，并利用pycti Python客户端。它指导分析师将威胁行为者、战役和指标等复杂的网络威胁情报，建模成结构化的STIX 2.1知识图谱。适用于集中化的威胁情报关联、构建攻击者图谱及生成STIX数据包用于检测工程。
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代码库架构深度审计

brooks-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
本工具提供全面的代码库架构审计服务，能够绘制模块依赖图，检查分层完整性，并识别结构性衰退。它借鉴了经典的工程理论，帮助深入评估项目的整体架构健康度和结构质量。适用于执行大型项目结构审查或新员工入职辅导。
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技术债务评估与重构路线图

brooks-debt
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
用于执行全面的技术债务评估。该工具能够识别、分类并优先排序代码中的可维护性问题，并基于经典的工程原理，帮助团队制定结构化的重构路线图，从而提升代码健康度和开发效率。
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代码审查：设计与衰减风险

brooks-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
224
用于执行深入的PR代码审查，功能远超基础语法检查。它能够主动发现代码中的衰减风险、设计缺陷和可维护性问题。报告结构遵循“症状→来源→后果→补救”的框架，帮助开发者从工程角度提升代码质量和系统架构的健壮性。
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测试质量结构审查

brooks-test
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供全面的测试质量审查，借鉴了多个经典工程书籍的最佳实践。它能深入诊断现有测试套件中的结构性问题，例如测试的脆性、衰退风险和覆盖度不足，帮助确保代码库和测试用例具备高可维护性和可靠性。
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人工程化提交信息

unslop-commit
sickn33/antigravity-awesome-skills
410
本技能用于优化和重写提交信息（commit message），使其符合专业工程师的写作习惯。它能够自动清除AI或市场营销语言中常见的套话，同时严格遵循Conventional Commits规范。确保提交信息结构清晰，措辞专业，极大地提升项目历史记录的可读性和规范性。
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零幻觉纪律编程伙伴

zero-hallucination-coder
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个严格的、多阶段的编程工作流工具，强制执行“讨论-映射-分解-执行-验证”五个阶段。它旨在确保代码结构扎实、功能完整，杜绝虚构的API或假设。特别适用于高风险、复杂的或涉及多文件的工程任务，充当一位严谨、有纪律的资深开发伙伴。
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技术分享演示文稿

deck-tech-sharing
nexu-io/html-anything
456
专为工程技术内部分享、技术大会或深度知识分享设计的演示文稿模板。采用GitHub-dark配色和JetBrains Mono字体，结构完整，包含封面、目录、技术内容页（带代码块）、演示页（终端截图）和Q&A环节，确保分享专业且流畅。
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几何设计系统指南

geometric
bergside/awesome-design-skills
357
这是一份用于构建设计系统的完整指导框架，旨在确保产品界面具备几何结构、高可访问性和严格的一致性。它详细定义了基础约束、颜色和排版令牌，并提供了从组件到流程的落地规范，帮助工程和设计团队构建高质量的系统。
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机器学习模型集成方法论

ml-adoption-playbook
affaan-m/ECC
442
这是一份为软件工程师和AI智能体设计的全生命周期方法论。它提供了一个结构化的流程，指导用户如何安全地将机器学习能力整合到现有非ML代码库中。流程涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦（API服务层）、建立基线模型，到最终接入MLOps实践（持续集成和监控）的每一个关键环节。
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