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认证策略指南

authentication-patterns

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

涵盖 JWT 访问及刷新令牌、认证/授权中间件、OAuth2 PKCE 登录、RBAC 权限模型及常见反模式与检验清单的安全认证实践参考。

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涵盖 JWT 访问及刷新令牌、认证/授权中间件、OAuth2 PKCE 登录、RBAC 权限模型及常见反模式与检验清单的安全认证实践参考。

Obsidian 插件快速入门

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者构建最小可用 Obsidian 插件，涵盖徽章图标、命令面板、编辑器文本插入、设置页与模态窗口等核心功能，适合初学者检验环境并熟悉插件 API。

Perplexity CI 集成

perplexity-ci-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 GitHub Actions 配置 Perplexity CI/CD，使用安全的 API 密钥执行自动测试、覆盖率验证、集成检验及发布流程。

VastAI 初体验示例

vastai-hello-world

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供一个最简 Vast.ai 示例，包含客户端初始化和首次 API 调用以验证连接，适合在开始集成、检验环境或学习基础 API 模式时使用。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

科学假设生成

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过文献梳理、证据融合、竞品假设和实验设计，引导生成可检验的科学假设，并要求配备 AI 科学图示以完成报告。

PyDESeq2 差异表达分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

统计分析与假设检验指南

statistical-analysis

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

计划预演挑战分析

alirezarezvani/claude-skills

引导你按步骤提取假设、评估信心水平与影响、绘制脆弱点与依赖链，并检验可逆程度，确保战略计划在面对现实时仍能存活。

艰难抉择框架

alirezarezvani/claude-skills

针对裁员、转型、联合创始人退出等无好选项的重大决策，提供可逆性检测、10/10/10后果评估、外部视角检验、利益相关者影响映射及沟通筹划等全流程辅助。

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