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OpenAI 自动化工具
openai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
91
通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作,涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
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临床证据检索与决策支持
openevidence-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
259
该工作流为临床专业人员提供了一个全面的证据检索和分析系统。它支持用户根据专业领域、证据级别等进行精确的临床文献检索,并能自动检查药物相互作用,查找各权威机构(如ACC/AHA, NICE)的最新临床指南。输出结果包含结构化引用、置信度和证据等级,旨在支持准确的临床决策。
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开放证据审查与文献合成
openevidence-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
这是一个用于系统性医疗证据审查的综合工作流。它支持用户检索临床研究、构建精选引文集合、使用GRADE等专业框架评估证据等级,并自动生成符合学术规范格式(如AMA)的结构化报告。适用于撰写高质量的文献综述和临床研究报告。
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OpenRouter模型工具调用与代理构建
openrouter-function-calling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
该工具实现了通过OpenRouter在各种大语言模型(LLM)上进行标准化的函数/工具调用。它提供了一个统一的接口,使开发者无需关心底层模型提供商差异,即可构建复杂的、多步骤的AI智能体和工作流。适用于需要结构化输出、外部工具增强的生产级应用。
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性能优化指南
optimizing-performance
CloudAI-X/claude-workflow-v2
408
提供结构化流程,覆盖前端、后端和数据库的性能分析、瓶颈识别、优化手段与验证步骤,适用于排查慢响应、减小包体、提升加载速度等场景。
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深度多维研究与报告生成
perplexity-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
该工作流利用Perplexity Sonar API执行深度、多轮次研究。它能够系统地将宽泛的主题分解为多个子问题,进行高效的批次查询,并保持上下文连续性。最终功能是将所有搜索结果、引文和答案进行去重和结构化,整合成一份完整的、可供参考的专业研究报告,适用于学术调研、市场分析等场景。
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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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基于文件的项目规划与进度跟踪
planning-with-files
OthmanAdi/planning-with-files
339
这是一个基于文件的结构化项目规划与进度跟踪系统。它适用于需要分解、组织和管理复杂、多步骤的项目或研究任务。通过创建和维护`task_plan.md`、`findings.md`和`progress.md`等关键文件,它确保了工作流程的连贯性、可追溯性和会话恢复能力,从而系统化地管理大型工作流。
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PostHog调试诊断包生成
posthog-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
263
该工具用于自动化收集PostHog的完整诊断证据,专为支持工单和故障排除场景设计。它能够获取运行时环境信息(如Node.js、Python版本)、PostHog SDK版本、API连接状态(包括US/EU云端)、功能开关状态和事件流验证结果。所有敏感信息(如API Key)都会自动进行脱敏处理,生成一份结构化的诊断包。
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PostHog SDK升级与迁移指南
posthog-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
117
本指南提供了一个全面的流程,用于安全地升级PostHog SDK(适用于JavaScript和Node.js)。内容详细介绍了跨主要版本的重要破坏性变更,例如v5.x版本对特征标志(featureFlags)的显式要求,以及PostHog.js的自动捕获API结构变化。它提供了一套结构化的步骤,包括版本审计、代码修改、测试、预发布环境验证和回滚计划。
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项目指南技能
project-guidelines-example
affaan-m/everything-claude-code
186
为 Zenith AI 客户发现平台整理的专项技能说明,涵盖前后端栈、文件结构、API 规范、Claude AI 结构化输出、测试与部署要求。作为在该项目中工作时的参照,了解开发流程与质量保障。
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提示工程模式汇总
prompt-engineering
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
432
文档详述结构化提示、思维链、少样本示例、系统指令模式与工具提示,帮助在大语言模型中构建稳定可靠的提示工程流程。
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