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全栈项目搭建与代码质量分析
senior-fullstack
alirezarezvani/claude-skills
322
这是一个全面的全栈开发工具箱,旨在覆盖整个软件开发生命周期。它通过决策引擎帮助用户选择最合适的技术栈,支持生成Next.js、MERN、FastAPI和Django等主流框架的完整项目骨架。同时,它提供专业的代码质量分析,包括安全漏洞检测、代码复杂度评分和依赖审计,确保项目从一开始就具备高质量的工程基础。
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公司运营系统
company-os
alirezarezvani/claude-skills
338
帮助高层选择和执行公司运营系统,涵盖EOS/Scaling Up/OKR框架、责任图、记分卡、会议节奏、IDS问题解决以及90天重点事项,打造可持续的季度运营节奏。
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国际市场拓展策略指南
intl-expansion
alirezarezvani/claude-skills
485
本指南提供了一套全面的全球化扩张框架,帮助企业系统规划国际市场拓展全流程。内容涵盖市场选择、进入模式评估(如出口、合作、设立实体)、产品本地化、市场进入策略(GTM)及运营合规,是进行跨国业务扩张的必备工具。
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跨越技术鸿沟的商业战略
crossing-the-chasm
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
134
本框架用于指导技术产品从早期采用者群体成功迈向主流市场。它阐述了“鸿沟”的概念,即技术创新产品在早期采纳者和普通大众之间存在的巨大差距。内容涵盖了如何选择目标滩头阵地(Beachhead)、构建完整产品(Whole Product)以及调整市场定位等关键步骤,确保商业化落地。
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Astro:内容驱动型网站框架
astro
sickn33/antigravity-awesome-skills
170
Astro是一个高性能的内容网站框架,专为博客、文档、作品集等内容密集型网站设计。其核心特点是“岛屿架构”,默认不发送任何JavaScript到浏览器,极大提升了网站性能。它支持在同一项目中使用多种前端框架(如React, Vue, Svelte),是追求速度和灵活性的内容开发者的理想选择。
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Python 架构决策模式
python-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
487
面向 2025 年项目的 Python 架构技能,涵盖框架选择、异步与同步决策、类型提示策略和项目结构原则,强调思考而非照搬代码。
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本地Hugging Face模型评估
hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架,帮助用户选择最佳推理后端(如`vllm`、Transformers或`accelerate`),进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程,不负责远程作业编排或结果发布。
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Golang库选型专家指南
golang-popular-libraries
samber/cc-skills-golang
88
作为Go生态专家,本技能帮助开发者选择最佳的库和框架。它遵循“标准库优先”原则,推荐生产就绪、简单且高性能的Go解决方案,有效避免过度设计和不必要的外部依赖。
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A/B测试与实验设计指南
ab-test-setup
aitytech/agentkits-marketing
278
本指南提供了一个全面的框架,用于设计统计学上严谨的A/B测试、拆分测试和多变量实验。内容涵盖了从构建强有力假设、计算样本量,到为不同业务场景选择适当的主要、次要和保护性指标等所有环节。
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A/B测试与实验设计
ab-testing
coreyhaines31/marketingskills
397
本框架旨在指导用户系统地进行A/B测试和增长实验。它涵盖了从制定科学假设、定义核心指标(主要、次要、保护性)、计算样本量,到选择最佳实现方式(客户端或服务端)的全流程。适用于任何需要比较两个版本或建立科学实验体系的场景。
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多框架合规程序总协调器
compliance-os
alirezarezvani/claude-skills
266
这是一个为合规团队设计的元级总协调器,用于管理复杂的跨司法管辖区合规项目。它可以根据公司画像自动选择适用的监管框架(如ISO 27001、GDPR、欧盟AI法等),计算跨标准的控制重叠度,模拟内部审计,并将证据整合到统一的复用地图中。适用于规划年度审计或获得多项认证。
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推荐系统管道架构设计
recsys-pipeline-architect
affaan-m/everything-claude-code
213
本技能提供了一个系统化的框架,用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型(源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用),适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景,如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。
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