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规范增强提案起草指南

modelcontextprotocol/modelcontextprotocol

本技能为用户提供了一套全面、多阶段的指南，用于撰写符合规范的《规范增强提案》（SEP）。它详细指导用户完成SEP的起草流程，涵盖了从项目环境准备、社区共识建立、技术可行性访谈（包括破坏性变更和安全影响）到结构化研究等所有步骤，确保提案的严谨性和完整性。

生成详细重构计划

request-refactor-plan

mattpocock/skills

本技能旨在系统化地制定大型代码重构计划和设计提案（RFC）。它通过与用户进行深入访谈，分析现有代码库，确定重构范围，并遵循最小可工作步进原则，将复杂的修改分解为一系列极小的、可安全提交的增量步骤，最终生成一份结构完整的GitHub Issue，作为项目关键的技术决策文档。

模型上下文协议GitHub搜索

search-mcp-github

modelcontextprotocol/modelcontextprotocol

这是一个用于搜索模型上下文协议（MCP）的综合工具，可覆盖GitHub上的PR、Issues和讨论区。它帮助用户追踪协议规范的完整生命周期，从初步提案到最终合并。尤其擅长深挖PR评论，提取核心维护者的设计意图和决策依据，实现精确的技术理解。

简约横向演示文稿制作

nexu-io/open-design

本技能用于创建单文件、横向滑动式的HTML演示文稿。它提供了一个结构化的工作流程，适用于产品概述、商业提案和学习材料。核心在于注重幻灯片的节奏感和设计规范，确保成品专业且极简。

分析工作流历史提案技能

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能通过本地屏幕快照API分析用户最近的工作流程历史。它可以检测重复的科研或操作工作流，对这些模式进行聚类，并将其与现有技能进行比对。最终目标是为用户生成新的技能或组合流程方案，帮助用户将日常操作流程化、结构化。

提案征询书响应策略制定

alirezarezvani/claude-skills

该工具专为提案经理和业务负责人设计，用于系统性地应对RFP、RFI和RFQ。它能解析复杂的采购需求，通过证明点矩阵找出关键差距（GAP），应用Shipley方法提炼核心竞争主题，并计算出科学可信的胜率估计，从而指导最终的参与或放弃决策。

核心技能集补丁落地执行器

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

Meta-Apply是技能库自我修改补丁必须经过的特权落地审批门槛。它严格分离了“提案”阶段（只读暂存）和“落地”阶段（实际修改）。该技能要求用户手动触发，并在应用时运行全新的跨模型陪审团审计，确保任何补丁的修改都必须通过严格的实时安全和功能检测。它是系统中更新核心技能的最终、可审计的权威入口。

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