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结构化任务规划方法

plan-writing
sickn33/antigravity-awesome-skills
328
这是一个用于结构化、系统化地规划复杂项目任务的开发方法论。它指导用户将大型功能实现、代码重构或Bug修复分解为一系列小而原子性的步骤。核心原则是确保每个任务都具有清晰的验收标准、可验证的输出和明确的依赖关系，从而确保整个开发流程的高度结构化和可追溯性。
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程序化SEO策略

programmatic-seo
coreyhaines31/marketingskills
478
围绕数据模板批量构建程序化SEO页面的策略，兼顾唯一价值、清晰结构、索引策略与质量把控，适用于目录、地域、比较等着陆页。
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使用Pydantic模型定义API契约

pydantic-models-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
147
该技能指导开发者如何使用Pydantic库遵循多模型模式（Multi-Model Pattern）来构建清晰、健壮的API数据契约。它为资源创建、更新、响应和数据库操作分别定义了模型，确保了Python后端的数据类型安全性和数据校验的准确性。
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安全蓝皮书生成器

security-bluebook-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
163
本工具为处理敏感数据的应用生成结构化、最小化但可执行的安全策略蓝皮书。它使用MUST/SHOULD/CAN语言定义安全要求，明确列出假设、范围、威胁模型和安全控制点。帮助开发者在早期阶段建立清晰的安全防护和合规指导。
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高级提示词工程与大模型评估

senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
251
本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词（包括令牌估算和清晰度评分），测量RAG检索的质量指标（如相关性、忠实度），并验证复杂的Agent工作流，确保LLM应用开发流程严谨可控。
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代码库规范逆向工程

spec-miner
Jeffallan/claude-skills
229
这是一个专业的代码库逆向工程技能，用于从缺乏文档或遗留的代码中提取全面的功能和非功能规范。它通过分析代码结构、追踪数据流和识别可观察的行为来工作。输出使用 EARS 格式组织，能生成清晰的需求文档、架构图和依赖关系图，非常适用于新项目接手或系统现代化。
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Vercel项目参考架构指南

vercel-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
163
本指南提供了一套生产级别的Vercel应用参考架构，适用于使用Next.js和TypeScript构建复杂应用。它涵盖了分层目录结构、类型安全的环境变量管理、数据库单例模式、API路由设计和边缘中间件等最佳实践。在使用或重构Vercel项目时，可遵循此架构标准，确保代码结构清晰、可维护性高。
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视频下载助手

video-downloader
Prat011/awesome-llm-skills
469
用于将YouTube及其他平台的视频保存到本地，无论是为离线观看、课程整理、素材剪辑还是备份，均可选择清晰度、格式，批量操作并保留标题与封面等信息。
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结构化文档共同撰写工作流

doc-coauthoring
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
本技能提供了一个结构化的文档共同撰写流程。它通过三个阶段：背景信息收集、内容精炼与结构搭建、以及读者预测试，系统性地引导用户创建高质量的文档。特别适用于起草复杂的规范、提案或设计文档，确保最终输出内容清晰、完整且具备可读性。
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LaTeX 研究海报制作

latex-posters
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
147
为学术会议海报提供 LaTeX 方案，包含模板排版、AI 视觉生成、版面留白与边界控制等要点，确保科研内容在展示中清晰有序。
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科学批判性思维

scientific-critical-thinking
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
96
评估科研结论和实验严谨性，根据方法学、统计有效性、证据质量与偏差，结合 GRADE 与 Cochrane 风险评估框架，必要时配套科学图示，提升分析清晰度。
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多智能体工作流设计器

agent-workflow-designer
alirezarezvani/claude-skills
141
本工具用于设计生产级、多智能体协作工作流。它支持通过选择序列、并行或层次结构等模式，构建复杂的AI流程。核心功能包括定义清晰的交接协议、实现故障恢复机制，并对长流程的上下文和成本进行严格控制，确保AI系统的稳定性和可扩展性。
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