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会议准备简报生成器
meeting-prep
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
231
自动生成详细的会议准备简报。系统整合了日历安排、电子邮件历史记录、联系人资料、公司背景信息和过往会议记录。无论是在进行初次介绍还是后续跟进,都能提供完整的会前背景信息、讨论要点和关键行动项,帮助用户高效、专业地参与每一次会议。
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开源情报收集与威胁分析
collecting-open-source-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
225
本技能提供了一套全面的开源情报(OSINT)收集和综合方法,用于调查威胁行为者、恶意基础设施和攻击活动。它利用公共数据源、被动侦察工具(如WHOIS、证书透明日志)以及专业平台(如Maltego、Shodan),来绘制对手的背景信息,并为授权的红队评估进行预先情报收集。所有操作均强调被动性,以确保合法性和安全。
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架构决策记录
architecture-decision-records
affaan-m/everything-claude-code
151
这是一个用于结构化记录和管理软件架构决策(ADR)的工具。它在编码过程中自动捕获关键的架构选择,包括决策的背景、考虑的替代方案、以及带来的权衡和后果。它确保项目的“决策历史”清晰可见,帮助新开发者理解代码背后的设计哲学,提升项目可维护性。
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内部沟通写作助手
team-communications
alirezarezvani/claude-skills
110
根据请求类型匹配参考模板,收集背景、确认范围后撰写标准化的内部更新、简报、FAQ等,强调数据、语气亲切、格式精准,确保面向团队或全公司读者。
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视觉心理情绪设计
visual-emotion-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
该技能模拟视觉心理学家和环境心理学研究员的角色,指导用户系统性地将视觉元素(如色彩、排版、间距、图像)映射到目标情绪和转化目标上。它确保设计的每一个视觉决策都是有目的性的,能够支撑品牌叙事和说服力,而非单纯的点缀。适用于需要根据特定受众和文化背景,设计出能引发特定情绪(如信任、紧迫、平静)的视觉内容场景。
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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/everything-claude-code
179
这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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技术决策记录与文档编写指南
documentation-and-adrs
addyosmani/agent-skills
60
本指南提供了技术文档的最佳实践,强调记录技术决策的背景和原因(*为什么*),而非仅仅记录代码(*是什么*)。它详细指导如何创建架构决策记录(ADRs),用于记录数据库选型、API设计等重大架构决策,确保团队成员能理解技术选型背后的深层考量、约束和权衡取舍。
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专业投资演示制作
officecli-pitch-deck
iOfficeAI/AionUi
409
将投资者、销售或产品发布路演化为单个 .pptx 演示,内置渐变背景、图表、表格、数据点与每张内容页的讲话备注,适合融资、产品上市或企业提案。
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WorkIQ Copilot 助手
workiq-copilot
github/awesome-copilot
305
通过 WorkIQ 命令行/MCP 提供 Copilot 对 Microsoft 365 邮件、会议、文档、Teams 和人物信息的实时洞察,帮助梳理背景、重点、阻塞与后续建议,适用于日程汇总、同步记录和决策准备。
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非英文国家犯罪案件调查指南
crime-non-english
EverMind-AI/EverOS
198
本指南旨在指导用户在调查非英文国家(如泰国、马来西亚等)的犯罪案件时,掌握本地语言和文化背景知识。它强调不能仅依赖英文搜索,必须结合当地的专业术语、地名和媒体报道,才能获取完整、准确的案情信息。
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历史事件与纪念碑关联搜索
geo-historical-monument
EverMind-AI/EverOS
131
本技能用于指导用户通过历史事件关联搜索相关的纪念碑或地标。核心思路是将历史事件(如战役、重大日期)作为主要的搜索锚点,再定位相关的纪念设施或建筑。提供系统化的查询模板和反模式,确保在进行地理和历史信息检索时,能准确捕捉事件背景。
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大学学位论文定位技术
thesis-university-anchor
EverMind-AI/EverOS
385
本技能用于精准定位学术学位论文,通过整合大学名称、学位类型和年份等关键信息。其核心在于处理间接的大学线索,例如根据文学作品或历史事件推导出大学的创立年份。采用两步解析流程,确保在搜索论文前解决所有背景信息,极大地提高了查询的准确性和有效性。
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