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高级库存需求规划框架

inventory-demand-planning
affaan-m/everything-claude-code
140
这套框架用于优化多门店零售环境的库存水平和补货计划。它涵盖了先进的需求预测技术（如指数平滑、机器学习），根据需求波动计算安全库存，估算促销提振效应，并生成可执行的采购订单，以最大限度地减少缺货和积压。适用于管理复杂SKU组合的专业人员。
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Pipecat低延迟语音助手构建教程

pipecat-friday-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个完整的F.R.I.D.A.Y.（铁人战甲风格）语音助手的构建蓝图。它利用Pipecat框架，构建了一个低延迟的语音管道，流程包括语音识别(STT)、大型语言模型(LLM)和文本转语音(TTS)，支持集成Gemini和OpenAI等多个AI服务商，适用于构建实时、多模态的对话系统。
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内容质量与AI搜索引擎优化

seo-content
AgriciDaniel/claude-seo
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本技能提供全面的内容质量评估框架，覆盖了E-E-A-T原则、可读性指标和结构化SEO。它指导用户创建权威、易读，并高度适配AI搜索引擎（如ChatGPT, AI Overviews）的原创内容，确保内容在AI时代的最佳可见性和引用率。
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AI搜索优化与内容可见性提升

seo-geo
AgriciDaniel/claude-seo
255
本工具提供一套全面的“生成式引擎优化”（GEO）框架，旨在帮助用户将网站内容适配AI搜索时代的特性。它指导用户从结构化、可引用性、品牌信号和技术可访问性等多个维度进行优化，确保内容在AI概览和大型语言模型（LLM）检索中获得极高的可见度和权威引用。
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产品指标分析框架

product-analytics
alirezarezvani/claude-skills
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适用于产品经理和数据分析师，用于构建完整的产品指标体系。本技能指导如何根据产品发展阶段（预PMF、增长、成熟期）定义关键KPI，并利用AARRR、留存曲线和漏斗模型进行深度分析，确保从数据洞察到产品决策的闭环流程。
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产品发现与验证框架

product-discovery
alirezarezvani/claude-skills
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本框架提供一套结构化的产品发现方法论，旨在降低产品开发风险。它指导团队定义可衡量的目标，构建机会-解决方案树（OST），系统性地映射关键假设（如用户需求、商业价值），并规划严谨的实验（如原型测试、访谈），确保在投入开发资源前，充分验证产品的可行性与市场价值。
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AI治理引擎：安全可靠的开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁（如文件备份、影响范围检查），要求所有诊断和结论必须基于确凿证据，有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复，确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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Kotlin高级单元测试模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本技能详细介绍了Kotlin项目的高级测试实践。它指导用户使用Kotest框架实现各种测试模式（如FunSpec, BehaviorSpec），并通过MockK进行依赖模拟。核心涵盖TDD（红-绿-重构）工作流，确保代码质量，并利用Kover工具实现代码覆盖率分析，编写出可靠、可维护的单元测试。
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GTM度量仪表盘

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tech-leads-club/agent-skills
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为AI产品的创始人和营收负责人设计GTM指标框架，在营收、效率、管道、留存、漏斗等维度选取核心指标，搭建可执行仪表盘并制定周检节奏，帮助追踪ARR、CAC、TTFV、NRR与归因表现。
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AI工程化工作流工具箱

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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包含六个专家级、结构化的AI工程工作流，将AI辅助从临时的提问提升到可重复、生产级的工程实践。涵盖提示词评估、RAG架构设计、上下文预算规划、安全审计、评估框架构建和产品策略辅导。
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利用MITRE ATT&CK分析威胁行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用Python编程方式，查询和分析ATT&CK框架中的高级持续性威胁（APT）组技术和战术（TTPs）。通过生成多层覆盖图，可以直观地识别组织的安全检测盲区（Detection Gaps），从而构建更具有针对性的威胁防御体系。
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网络战役归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标，包括基础设施重叠、战术技术流程（TTP）一致性、恶意代码相似性及运营模式，以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析（ACH）等结构化方法，构建可信度加权的评估报告，大幅提升威胁情报的精确度。
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