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Terraform 模块构建器
building-terraform-modules
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
328
基于用户需求调用 terraform-module-builder 插件,生成可复用、生产级的 Terraform 模块,包含最佳实践文档、安全和可扩展性设置,适合创建新模块或整理基础设施即代码。
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合规报告生成器
generating-compliance-reports
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
474
利用 compliance-report-generator 插件自动生成PCI DSS、HIPAA等安全合规报告,指导用户采集信息并整理文档,便于快速提供审计证明。
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结构化产品需求文档
prd-development
deanpeters/Product-Manager-Skills
426
指导产品经理将探索过程中的散乱信息整理为结构化 PRD,明确问题、用户、解决方案与成功度量,为工程与相关方提供统一参照、避免范围蔓延。
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技能创作流程
skill-authoring-workflow
deanpeters/Product-Manager-Skills
103
将 PM 会议记录或初稿整理为符合仓库要求的技能,涵盖草稿生成、校验、文档同步与可选打包,确保每个提交都符合标准。
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SRED项目报告整理工具
sred-project-organizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
332
本技能用于系统化地整理和记录用户过去一年的项目工作。它能够接收和处理分散的原始证据(包括GitHub PR、Notion文档和Linear票据),评估项目是否符合SRED标准,并生成结构化的详细项目报告。最终报告将以标准化的形式输出到Notion文档中,适用于学术论文提交或专业作品集展示。
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飞书知识库空间管理
lark-wiki
larksuite/cli
464
该工具用于管理飞书(Lark)知识库的结构化知识空间。用户可以使用它来创建、查询和组织知识空间,管理文档节点层级结构,以及执行空间成员的增删改查。适用于需要系统化整理、归档企业知识文档和协作结构的场景。
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纯文本转Markdown
convert-plaintext-to-md
github/awesome-copilot
442
将纯文本或通用文档依据指令、配置选项或参考文件转换为结构化 Markdown,支持标题层级、模式识别、平台兼容与整理收尾,方便生成规范的技术文档。
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TechSmith自动化截图与文档生成
techsmith-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
本流程利用TechSmith Snagit COM API和PowerShell实现自动化文档创建。它首先能自动捕获一系列步骤截图,随后批量调用Snagit编辑器对这些图像进行标注和整理,极大地提高了制作高质量操作指南和教程的效率。
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Notion内容研究与结构化报告生成
notion-research-documentation
ComposioHQ/awesome-codex-skills
464
用于跨多个Notion来源进行深度研究,收集和整理分散的信息。它能将原始数据综合提炼成结构清晰的文档,包括研究报告、对比分析或概要简报。该流程确保所有关键信息都附带准确的来源引用和链接,极大地提升了文档的专业性和可追溯性。
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生成学术综述论文文档
survey-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
该技能用于生成完整的学术综述论文,输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源,结构化整理研究内容,并通过调用先进的大型语言模型(如Kimi K2.6)来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表,是快速进行学术文献综述的有力工具。
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研究知识维基构建与管理
wiki-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
348
用于创建和维护高度结构化、可配置的研究维基。它能够管理信息源的来源追踪(provenance),将原始资料整理成概念页、索引页和衍生文档。适用于记录科研笔记、产品知识或复杂领域的专业文档,确保知识体系的完整性和可追溯性。
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科学研究可复现性材料包指南
eer-replication-package
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
110
本指南详细介绍了学术界强制要求的可复现研究包构建流程。它指导用户如何系统地整理原始数据、主分析代码、运行环境配置和详细文档(README),以确保论文中的所有研究结果可以被独立、准确地验证。适用于所有包含实证分析或模拟实验的学术研究。
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