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影响力心理学框架
influence-psychology
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
424
本框架提供一套系统的方法论,帮助用户理解并应用六大伦理说服原则(互惠、承诺、社会认同、权威、喜好、稀缺性)。适用于优化产品设计、撰写营销文案和设计用户转化流程,确保在提高用户参与度和转化率的同时,保持最高的道德标准。
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会议行动项提取与任务管理
action-items-todoist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
321
该工具用于自动化处理会议纪要,从会议记录中提取所有个人行动项、待办事项和跟进任务。它能自动创建结构化的Todoist任务,标记任务完成状态,并起草后续跟进邮件,确保会议中的所有承诺和责任都能得到有效跟踪和执行。
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行为心理学培育序列设计
sequence-psychologist
sickn33/antigravity-awesome-skills
180
本技能专注于设计基于行为心理学的多触点沟通流程,尤其适用于邮件培育序列、用户引导或销售漏斗优化。它利用好奇心、互惠原则和逐步承诺等核心心理学原理,确保每个接触点都自然地构建在前一个基础上,从而平稳地引导用户行为,实现有效且合乎伦理的说服和转化。
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信任障碍诊断与信誉校准
trust-calibrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
本技能模拟社会心理学专家,用于诊断目标受众对品牌、产品或某一品类所持有的具体信任障碍(如能力、意图、诚信等)。它根据受众的怀疑程度和产品类别,制定出最精准、最有效的信任信号(如认证、透明化证据)和最佳呈现顺序,以提升说服力,避免过度承诺。
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行为心理学UX流程优化
ux-persuasion-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
145
该技能专注于应用行为心理学和选择架构原则,优化用户体验(UX)流程。当产品或页面在交互设计层面存在摩擦点时,应使用此技能。通过审计用户的认知负荷,设计最自然的默认路径,并设置关键的承诺点,在不强制用户的前提下,引导用户达成预期的行为目标,尤其适用于优化复杂的购买流程、用户入门或关键决策环节。
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服务等级目标 (SLO) 制定与审核
slo-architect
alirezarezvani/claude-skills
154
本工具基于SRE最佳实践,帮助用户系统化地定义和审核服务等级目标(SLO)。它指导用户选择正确的服务指标(SLI),计算可容忍的错误预算和燃尽速率,并能检查现有SLO是否包含常见的错误(如目标过于激进、SLI选择错误等),确保服务可靠性承诺是可衡量、可执行的。
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VPE工程总监战略审阅工具
vpe-review
alirezarezvani/claude-skills
411
这是一个以吞吐量为核心的战略审阅工具,用于对重大的工程计划进行压力测试。它在承诺交付目标、进行招聘浪潮或调整组织结构之前,系统地检查了六个关键领域:DORA指标、周期时间、招聘漏斗、团队结构和生产纪律。
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商业营收与预测分析器
commercial-forecaster
alirezarezvani/claude-skills
67
该工具专为商业高管准备董事会演示的预测报告。它超越了单一数字预测,将销售管道分解为承诺、最佳和仅管道三级预测。同时,它能项目队列级别的净/总留存率(NRR/GRR)来发现“漏损”队列,并根据标准差评估漏斗各阶段的置信度,确保所有假设都透明化展示。
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公共议题与治理分析
crossframe-public
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供一套高度结构化、严谨的公共议题分析框架。它用于对平台治理、公共政策、机构合规和公众承诺进行深度分析,核心任务是建立证据边界、评估程序正义性,并追踪信息来源台账。本技能不能独立触发,需由CrossFrame主流程自动调度。适用于需要对公共事件进行高责任、多维度、证据化诊断的场景。
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敏捷冲刺规划技能
sprint-planning
mohitagw15856/pm-claude-skills
270
本技能旨在指导用户将原始的产品待办列表(Backlog)转化为结构化、可执行的冲刺计划。它生成清晰的冲刺目标、基于团队速度和容量校准的待办范围、详细的容量计划,并识别潜在风险。它确保生成的冲刺目标是可实现、以结果为导向的,并遵循敏捷最佳实践(如推荐承诺容量为80%)。
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承诺状态管理与结果验证
accint-commitments
sickn33/antigravity-awesome-skills
378
该技能用于对项目中的开放承诺或待办事项进行系统性的分类和处理。用户可以使用它根据实际运行结果(real-world verdicts)来验证并关闭这些承诺。核心在于维护严格的证据链和来源纪律,确保状态更新基于外部验证的结果,从而提高项目的可靠性和可追溯性。
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