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答案引擎优化：AI引用源构建

aeo
alirezarezvani/claude-skills
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AEO（答案引擎优化）是一种内容优化方法，目标不是提升搜索引擎排名，而是让大型语言模型（如ChatGPT、Gemini）引用您的内容作为权威信息源。本技能用于审计内容，增强E-E-A-T信号，通过结构化数据和事实密度提升内容的可信度，帮助您在AI搜索时代建立权威的内容壁垒。
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Uncloud集群部署与管理

uncloud
affaan-m/everything-claude-code
338
这是用于管理去中心化、自托管集群的`uc`命令行接口参考。本技能指导用户如何通过CLI部署服务、配置复杂网络和管理基础设施组件，包括机器、存储卷和端口发布。它支持Caddy入口路由、WireGuard网络，以及在多台对等机器上进行服务扩展和高可用性管理，适用于构建鲁棒的自托管环境。
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商业折扣政策治理框架

commercial-policy
alirezarezvani/claude-skills
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本技能用于设计公司层面的商业折扣政策和规则体系。它提供构建四维折扣矩阵（考虑ARR、期限、支付条款等）、设计异常折扣审批流程、以及进行政策合规性检查（Linter）的工具。旨在为高管/RevOps团队建立可防御、可审计的折扣治理框架，以防止折扣滥用和利润流失，而非用于审批单笔交易。
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定价策略设计与模型推荐

pricing-strategist
alirezarezvani/claude-skills
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适用于产品设计和商业推广阶段，帮助商业、产品和市场团队确定最佳的定价模式（如使用量、订阅制），通过Van Westendorp模型分析获取可接受的价格范围。同时指导产品分层构建（好/更好/最好），为商业决策提供结构化的模型和价格区间建议。
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短信营销策略与合规指南

sms
coreyhaines31/marketingskills
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本指南是针对DTC、SaaS和移动应用场景的短信/MMS营销专家手册。它指导用户规划、构建和优化废弃购物车提醒、欢迎流程、订单通知等营销活动。核心重点是确保完全符合TCPA、GDPR、A2P 10DLC等全球严格的通信合规要求，确保营销活动的合法性和有效性。
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定额管理多智能体协调器

subagent-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于管理复杂、大型开发任务的高级技能。它能够将一个整体任务分解为一系列隔离的子任务，并协调多个专业子智能体并行工作。该系统内置定额管理和依赖检查机制，确保资源使用高效，并提供完整的错误恢复和集成验证流程，适用于大型功能构建或系统重构。
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Codespaces效率审计与优化

github-codespaces-efficiency
github/awesome-copilot
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这是一个系统化的工具，用于深度审计和优化GitHub Codespaces的工作环境。它帮助用户识别资源浪费点，例如过大的开发容器、不匹配的机器类型和范围过广的预构建策略。通过遵循审计流程，可以有效降低云成本，显著缩短启动时间，提升开发效率。
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研究论文维基自动填充

wiki-enrich
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于自动化填充研究论文维基百科（wiki）中的待办（TODO）部分。该技能读取论文的脚手架页面，从多个外部学术源获取信息，并将占位符部分（如研究方法、核心结果、开放问题等）自动重写为连贯的摘要段落，帮助构建完整的知识库。
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高级前端工程化指南

design-taste-frontend-v1
Leonxlnx/taste-skill
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这是一个专业的、全面的前端代码生成指南，用于构建生产级别的React/Next.js组件。它不仅遵循了技术最佳实践，如原子化组件、依赖验证和RSC架构，还通过强制的设计规则（如确定性排版、色彩校准），确保生成的代码在视觉和技术上均达到高水准，避免常见的通用化设计缺陷。
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AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。
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MDA兼容性演示（Codex CLI）

mda-compat-codex-cli
sno-ai/mda
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此技术技能用于验证Codex CLI与由MDA源文件编译的技能的兼容性。加载此技能确认了CLI加载器能够成功解析SKILL.md格式，并遵循agentskills.io v1标准。它主要用于测试构建流程、元数据完整性，确保MDA编译与运行时摄取之间的鲁棒兼容性。
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临床研究设计：终点、样本量和可行性

clinical-research
alirezarezvani/claude-skills
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该工具包用于构建前瞻性临床研究设计。它帮助用户选择和分类主要/次要终点，估算不同设计（均值、比例、生存）的样本量和统计功效，并对整个研究计划进行可行性评分（GO/NO-GO）。所有输出均为基于假设的估计值，并明确指定了对应的专业人员（临床医生、生物统计学家、监管负责人）进行确认，不能替代最终的临床事实或提交文件。
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