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语义认识论研究成果深度评审

ara-rigor-reviewer
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
276
这是一项针对代理原生研究成果（ARA）的第二级语义认识论评审。它超越结构验证，从六个维度（证据相关性、可证伪性、论证连贯性等）评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前，提供客观、建设性的学术批判。
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安全审计完整性框架

audit-integrity
github/awesome-copilot
132
该框架旨在为所有应用安全（AppSec）代理强制执行输出质量、知识严谨性和持续改进。它强制要求使用自我批判循环、反合理化机制和自省质量门等流程，适用于代码审查、SAST、SCA和威胁建模等所有安全分析场景，确保安全分析的深度与可验证性。
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认知推理与智能体校验系统

ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该系统提供了一套完整的认知操作库，用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块，能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时，智能体获取的不是最终答案，而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”，确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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市场驱动的决策与创业评估

andreessen
alirezarezvani/claude-skills
283
本技能模拟了顶尖投资人（如Marc Andreessen）的思维模式，用于对商业构想、产品和创业项目进行压力测试。它严格遵循“市场优先”的原则，认为市场是唯一决定因素，并以此来评估产品是否具备真正的市场契合度（PMF）。此技能不会提供空泛的安慰，只给出基于市场数据和逻辑的、极具批判性的决策建议。
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批判性反向评估

anti-sycophancy
sickn33/antigravity-awesome-skills
280
当需要AI助手独立挑战用户假设、避免附和偏见时使用。该技能要求AI进行结构化评估，强制其提取用户核心论点，独立评估证据，并基于评估结果给出结论，确保回复客观、批判且有依据。
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钉内/钉外工作提醒助手

ding
tanweai/pua
163
该助手提供一套批判性的工作框架，帮助用户区分公司内部的流程口径（钉内）与客观的真实证据和用户体验（钉外）。它指导用户将复杂的任务分解为“目标、验收标准、动作、证据、风险”等可验证要素，确保工作交付基于事实，而非仅仅依靠汇报的体感或流程的通关。适用于职场项目管理和状态汇报。
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交叉框架结构批判写作

crossframe-critical
sickn33/antigravity-awesome-skills
200
这是一个专业的技能，用于撰写深度、结构化的批判性长文和学术报告。它遵循“交叉框架”方法论，首先构建论证基础（结构、证据边界、机制），然后应用批判矩阵，确保分析的广度和深度。特别适用于需要严谨学术逻辑、复杂论证链和高度结构化输出的中文长文撰写场景。
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CrossFrame 深度中文文章写作

crossframe-essay
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
基于 CrossFrame 框架的中文深度文章写作工具。适用于撰写批判性洞察散文、公共评论、概念性文章及结构化草稿。通过先结构化诊断、概念保真和证据边界核验，最终生成高质量的完整长文正文。
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组织结构诊断与修复

crossframe-org
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
本技能用于对团队、项目、组织等进行结构化的故障诊断和修复。它不进行个人批判，而是系统分析责任链、授权链和流程机制，生成可执行的诊断备忘录和低风险试点计划。确保所有的修复方案都具有系统性和可操作性，聚焦于解决结构性问题而非个人能力不足。
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结构化设计需求评审

figma-design-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
150
本技能执行结构化的产品经理设计评审。它不是对美观度的批判，而是严格检查设计稿是否完全满足产品需求文档（PRD）和用户流程。评审将生成需求覆盖检查、UX缺陷、待解决问题和明确的审批状态，确保设计稿可以顺利交付给工程团队。
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跨模型任务派发与评审

dispatch
sickn33/antigravity-awesome-skills
85
这是一个强大的插件，允许用户在Claude Code内部，将任务派发给外部的AI命令行工具（如Codex或Gemini）。它支持多模型工作流，用户可以获取第二意见、交叉验证分析或委托侧任务。插件的核心价值在于，它不会简单回显结果，而是综合提炼，并在不同模型意见间进行批判性综合和仲裁。
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智能体自我评估与反思系统

agent-self-evaluation
affaan-m/ECC
230
本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度，提供证据支持的打分卡和具体改进建议，将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。
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