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搜索 规则化 ，共找到 113 条记录
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基于证据的组件配置规划

agent-sort
affaan-m/everything-claude-code
214
该工具根据项目代码库的实际证据，生成精确的组件目录（ECC）安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包，而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”（DAILY）和“库/参考”（LIBRARY）两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集，优化开发环境的纯净度和效率。
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编写钩子规则实现工作流

hookify-rules
affaan-m/everything-claude-code
243
Hookify规则允许用户通过Markdown文件定义基于事件（如文件修改、Bash命令或用户提示）的自动化工作流。它通过配置正则表达式模式来监控特定操作，当模式匹配时，可以触发警告或阻止操作，从而强制执行开发规范和系统安全最佳实践。
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AI灵魂构建引导

bootstrap
bytedance/deer-flow
208
这是一个深度对话式的引导技能，旨在理解用户需求并构建AI伴侣的核心身份。它通过多阶段的、适应性强的对话，提取用户的核心特质、痛点、长期愿景和关系模式，最终生成一份详细的SOUL.md文件，用于定义AI的个性、语气和互动规则。适用于初始化、个性化或更新AI伴侣时使用。
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Flutter 实时数据库实战指南

firebase-database
evanca/flutter-ai-rules
347
本指南详细介绍了在Flutter应用中正确使用Firebase实时数据库的最佳实践。内容涵盖数据模型设计（扁平化JSON）、实时监听、离线持久化、原子事务操作和安全规则。适用于需要极低延迟同步和实时状态监控的场景。
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Go语言错误处理最佳实践

golang-error-handling
samber/cc-skills-golang
448
这是一个全面的指南，指导开发者在Go语言中遵循最佳实践进行错误处理，确保代码具备高健壮性和可维护性。内容涵盖了错误创建、使用`%w`进行上下文包裹、使用`errors.Is`/`errors.As`进行类型安全检查、遵循单一处理规则，以及使用`slog`进行结构化日志记录。
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Morph 动效幻灯片方案

morph-ppt
iOfficeAI/AionUi
293
通过 officecli 自动化生成 Morph 动效 PPT，涵盖故事规划、brief 撰写、场景角色命名与幽灵化规则，确保幻灯片过渡流畅、可重复构建。
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Sentry错误监控与自动化管理

sentry-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
421
这是一个全面的Sentry自动化工具集，用于管理错误跟踪和监控操作。用户可以使用它来程序化地调查问题、配置项目警报规则、管理发布版本和监控组织结构。对于需要深度集成和程序化控制错误数据的DevOps和开发团队至关重要。
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医药化学筛选工具

medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
109
Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。
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软件需求规格生成

kiro-spec-requirements
gotalab/cc-sdd
436
该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息，确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为（做什么），而非实现细节（如何做）。它遵循如 EARS 等标准格式，并内置了严格的评审机制，以保证需求范围的清晰度和完整性。
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苹果备忘录工作流自动化工具

apple-notes-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
175
这是一个用于自动化管理苹果备忘录核心工作流程的工具包。它支持从Markdown文件批量导入内容，利用可定制的模板（如会议纪要、每日日志）创建结构化笔记，并根据命名规则自动将笔记归档到指定文件夹。适用于需要管理大量笔记和来自多样化来源知识工作者。
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社交情商与文化智慧

05-social-intelligence
24kchengYe/human-skill-tree
322
本技能旨在成为您的社交智慧教练，帮助用户掌握人际交往中的“潜规则”。特别专注于中国文化情境下的“面子”、“关系”构建、职场政治应对，以及跨文化交流的注意事项。通过沉浸式的角色扮演和情景模拟，用户可以安全练习处理饭局、送礼、复杂对话等高难度社交场景，全面提升情商和社交适应力。
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Adobe API全栈可观测性配置

adobe-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的Adobe API可观测性解决方案，用于监控Firefly、PDF服务等多个Adobe API的性能。它覆盖了可观测性的四大支柱：使用Prometheus的指标收集、通过OpenTelemetry实现分布式追踪、结构化的JSON日志记录，以及设置关键的告警规则。帮助用户实现对API性能、延迟和错误率的深度监控，确保系统的高可靠性。
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