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推荐和联盟营销策略
referrals
coreyhaines31/marketingskills
480
本指南是关于设计、优化和衡量病毒式增长系统的专家资源,涵盖了用户推荐和联盟营销全流程。内容从识别最佳触发时机、选择激励结构(单边/双边)到设置完整的发布检查表,以及追踪LTV和CAC等关键指标。旨在帮助用户将现有客户转化为强大的增长引擎。
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学术论文写作全流程指导
academic-paper
Imbad0202/academic-research-skills
420
这是一个由12个智能体组成的学术论文写作全流程指导系统。它覆盖了从文献综述、论文结构设计、初稿撰写到引用检查、双语摘要生成和模拟同行评审的全过程。支持LaTeX、DOCX、PDF等多种格式输出,旨在帮助用户撰写出符合期刊标准的专业学术稿件。
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通用学术深度研究助理
deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
446
这是一个由13个智能体组成的通用学术研究管道,可用于任何主题的深度学术研究。它覆盖了整个研究周期:从提炼精准研究问题、设计研究方法,到系统文献检索、跨源综合分析、偏见评估、元分析,最终生成符合APA 7.0标准的完整报告。适用于需要深入、严谨和可验证知识的学术研究人员。
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推荐系统管道架构设计
recsys-pipeline-architect
affaan-m/everything-claude-code
213
本技能提供了一个系统化的框架,用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型(源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用),适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景,如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。
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文档锚定的系统设计评审
grill-with-docs
alirezarezvani/claude-skills
147
这是一个结构化、文档驱动的系统设计评审过程。它通过与项目现有的领域术语表(CONTEXT.md)、架构决策记录(ADRs)和代码库进行交叉比对,来挑战和细化当前的设计方案。目的是消除模糊性,确定精确的术语,并通过具体的场景压力测试,确保所有重大决策都得到充分记录和共识。
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提案征询书响应策略制定
rfp-responder
alirezarezvani/claude-skills
409
该工具专为提案经理和业务负责人设计,用于系统性地应对RFP、RFI和RFQ。它能解析复杂的采购需求,通过证明点矩阵找出关键差距(GAP),应用Shipley方法提炼核心竞争主题,并计算出科学可信的胜率估计,从而指导最终的参与或放弃决策。
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Go语言开发技能协调器
golang-how-to
samber/cc-skills-golang
216
这是一个用于Go语言项目开发的技能编排系统。它能够根据当前的开发任务(如设计API、调试错误、构建gRPC服务),自动识别并同时加载所有相关的多个专业技能,确保代码质量、安全性和架构设计的全面覆盖。该工具是为AI编程代理设计的,旨在提供全流程的开发辅助。
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Markdown到交互式单文件HTML转换
md-document
alirezarezvani/claude-skills
316
该工具能将复杂的长篇Markdown文档(如规范、报告、RFC或技术方案)转换为一个高度专业、具交互性的单文件HTML。它内置了粘性目录、搜索过滤、代码复制功能,并能整合设计系统品牌令牌,无需任何构建步骤或框架依赖,输出结果即为完美文档。
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React组件设计模式指南
composition-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
本指南提供了构建灵活、可维护和可扩展的React组件的最佳实践。它强调使用组合模式和复合组件来避免过度使用布尔属性,并系统介绍了组件架构、状态管理和现代实现技术(包括React 19的建议)。适用于重构复杂系统或设计可复用组件库。
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学术海报生成管道
paper-poster-html
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
116
这是一个用于生成专业学术会议海报的完整流程。它将海报构建为单个、经过严格测量和设计的HTML/CSS文件,并渲染成打印级的PDF。该系统强制执行结构化纪律,要求使用带有来源证明的真实论文图件,并采用双色设计系统,有效避免了传统海报设计中常见的美学陷阱。
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前端代码转Stitch设计
stitch-code-to-design
google-labs-code/stitch-skills
440
该技能旨在自动化将现有的前端代码(如使用React、Vite等构建的Web应用)迁移至Stitch设计系统。它遵循多步骤工作流:首先,提取一个独立的静态HTML文件;其次,分析源代码组件和样式表,生成完整的设计系统文档(DESIGN.md);最后,将HTML文件和设计系统文档上传到目标Stitch项目,实现代码到设计的转换和迭代。
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从源码提取设计系统
stitch-extract-design-md
google-labs-code/stitch-skills
417
该技能能够分析任何前端代码库(如React, Vue, Svelte, Tailwind等),从源码文件中提取完整的设计系统文档。它无需运行或构建应用,即可准确地提取颜色、排版、间距、组件模式等视觉元素。非常适用于进行设计审计、记录项目视觉语言或将现有设计系统迁移到设计工具中。
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