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公共领域组件检测

component-common-domain-detection

tech-leads-club/agent-skills

分析组件命名空间与共享类，找出重复的业务逻辑并推荐整合方式，便于在重构前确定哪些领域功能适合共享服务、库或合并组件。

组件层级扁平化助手

component-flattening-analysis

tech-leads-club/agent-skills

分析命名空间树，发现根命名空间中的孤立类、标记组件结构违规，并提供扁平化策略，方便在依赖或域分组前整理组件层级。

Buttercup 服务调试指南

debug-buttercup

trailofbits/skills

指导在 crs 命名空间内调试 Buttercup CRS 的服务问题，涵盖 Pod 状态排查、日志分析、资源压力诊断、Redis 健康检查以及队列侦测，帮助快速定位重启、磁盘、Redis 级联故障等常见异常。

域识别与分组规划

domain-identification-grouping

tech-leads-club/agent-skills

帮助架构师基于已有组件划分业务域、验证域边界并规划命名空间重构，支持向服务化架构迁移前的域识别与分组分析。

智能文件整理助手

ComposioHQ/awesome-claude-skills

分析全盘目录、识别重复、提出合理结构并在获得确认后自动整理，帮助您在不费脑力的情况下保持数字空间整洁。

GeoPandas空间分析工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

GeoPandas 在 pandas 基础上提供地理矢量数据处理能力，可读写多种格式、投影、空间连接与叠加、缓冲与可视化，适合街区分析、地图制作与 PostGIS 集成工作。

Histolab 组织切片处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Histolab 在 Python 中自动检测组织、提取瓦片并标准化染色，帮助快速完成 WSI 数据集预处理与分析，适合轻量级流程，复杂空间蛋白组学等可转向 pathml。

病理切片分析工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PathML 是面向计算型病理的 Python 工具，支持整张切片读取、染色预处理、空间图谱构建以及多参数免疫荧光数据的机器学习分析。

单细胞生成建模工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供基于 PyTorch 的概率生成模型，面向单细胞 RNA、ATAC、空间与多模态数据，自动校正批次效应、支持不确定性差异分析，便于与 scanpy 流程对接。

Buttercup CRS 调试指南

debug-buttercup

sickn33/antigravity-awesome-skills

在 Kubernetes crs 命名空间中为 Buttercup CRS 提供 Pod 状态、事件回溯、资源压力和 Redis/队列分析的排查流程，帮助快速定位 CrashLoopBackOff、OOMKilled、磁盘/内存压力等故障。

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