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搜索 成本 ，共找到 452 条记录
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科学假设推理与定位

thinking-scientific-method
tjboudreaux/cc-thinking-skills
435
当系统出现异常，且有多种可能的故障原因时，本方法提供了一个严谨的排查流程。它要求用户系统性地列举所有可证伪的假设，并优先进行成本最低、区分度最高的观察测试。通过迭代排除假设，并选择假设最少的生存方案，从而高效准确地定位故障根源。
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PDF报告生成助手

add-pdf-report
microsoft/power-platform-skills
496
用于在Expo应用中生成本地PDF报告的内部技能，基于expo-print实现，包含HTML转义、文档包装和PDF文件URI生成，异常安全。
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法律账单周期管理

billing-cycle-manager-scott-margetts
lawve-ai/awesome-legal-skills
158
面向法律事务的账单周期运营执行。支持月度账单准备、本地律师（LC）发票审核与代垫费用处理、客户账单质询回复、现金流建模（LC付款义务与客户回款对比），以及杠杆与消耗率分析（人员配置、预计总成本、利润率趋势）。
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Power Automate 流程构建助手

build-flow
microsoft/power-platform-skills
383
根据自然语言描述自动构建完整的 Power Automate 流程。该智能体能够发现环境与连接器、生成并校验完整流程定义、创建流程并按需发布。适用于快速交付低代码自动化方案，显著减少手工配置成本。
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Caveman 云证据审查

caveman-evidence-review
JuliusBrussee/caveman
445
对 Caveman Cloud 证据进行只读审查，涵盖成本、Cave Score、工作流、追踪、延迟、错误、路由和节省。用于回答 Caveman 发现了什么或 LLM 花费去向的问题。结论基于当前数据并引用追踪 ID。
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Caveman Learn 编辑优化

caveman-learn
JuliusBrussee/caveman
421
针对 Caveman Learn 报告的有同意门控编辑技能。读取排序后的 token 消耗点，为重上下文文件、重复粘贴内容等提出具体削减方案，并经用户确认后应用。适合降低智能体 token 成本、精简臃肿的 CLAUDE.md、将反复粘贴的上下文转存到 cavemem，或把重复步骤提炼为技能。
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跨法规影响分析器

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lawve-ai/awesome-legal-skills
329
分析同一产品或业务模型面临的多项法规如何相互作用，识别义务重叠、冲突与协同点，构建优先级矩阵、统一合规时间线并估算总合规成本。适用于新产品发布前的法规环境评估、并购尽职调查、战略合规规划等场景，覆盖 GDPR、AI 法案、DORA 等欧盟数字法规。
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嵌入式物联网顾问

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alirezarezvani/claude-skills
364
嵌入式与物联网项目导师。帮助用户选择单片机、开发板、工具链，确定传感器数据的去向（手机、电脑、仪表盘或警报），并提供时间/成本估算以及从面包板原型到量产PCB的分阶段构建计划。适用于ESP32、STM32、Arduino、树莓派Pico、固件、PCB、KiCad、MQTT、Home Assistant等硬件相关咨询。
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暴露风险量化

exposure-risk-quantification
elementalsouls/Claude-OSINT
166
将安全侦察发现转化为可靠的0-100风险评分和A-F等级、基于FAIR的美元损失估算及董事会汇报摘要。支持所有权感知的置信度上限和攻击路径放大，纯被动分析，适合风险评分、暴露量化、泄露成本估算或解释风险评级。
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集群思维：代码任务编排器

hivemind
alirezarezvani/claude-skills
497
Hivemind是一个高级编排层，用于管理复杂的任务处理流程。它通过调用多个外部、低成本的“工作者”来模拟一个结构化的团队协作（包括研究者、编码员和测试员）。该工具能将大型任务分解为独立子任务，在隔离的工作区执行，并聚合结果进行共识审核，极大地提高了代码生成、研究和测试的效率和可控性。
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法律任务模型推荐器

legal-ai-model-router-stephane-boghossian
lawve-ai/awesome-legal-skills
493
该工具是一个供应商中立、基于基准测试的法律AI模型路由器。它根据复杂的法律任务垂直领域（如合同起草、法律研究、信息抽取）和用户设定的约束条件（成本、速度、准确性、管辖区），推荐最佳的大模型（LLM）。它提供决策支持，帮助用户选择和规划工作流，但不能替代法律专业人员的最终审核。
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智能体记忆系统工程

memory-engineering
alirezarezvani/claude-skills
298
该框架将记忆视为一个复杂的代谢系统，而不仅仅是数据存储空间。它提供了一套全面的工具和方法论，用于审计、成本核算和治理AI智能体的记忆系统。核心在于设计“遗忘机制”，防止状态积累和性能衰退。功能包括成本分析、记录分类（事实/技能/日志）和强制遗忘策略的制定，确保系统可持续运行。
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