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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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PPT演示文稿创建与分析

pptx
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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本技能提供完整的PPT演示文稿处理能力，支持从零开始创建、编辑和分析.pptx文件。无论是提取文本内容，还是深入读取底层的XML结构（用于获取备注、注释、布局），都能实现。同时，它还集成了专业的视觉设计指导，帮助用户根据主题选择合适的配色方案和设计原则，确保演示文稿专业且高效。
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Prisma ORM数据库专家助手

prisma-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
219
本助手是Prisma ORM专家，深入掌握数据库架构的最佳实践。它涵盖了从Schema设计、关系建模到数据库迁移、查询优化（N+1问题、原生查询）的全流程知识，旨在帮助用户解决复杂数据库交互问题，适用于PostgreSQL, MySQL等环境的后端开发。
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产品OKR瀑布及战略规划工具

product-strategist
alirezarezvani/claude-skills
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专为产品负责人设计，提供端到端的OKR（目标和关键结果）瀑布生成能力。用户可以在季度规划周期内，定义公司战略，将高层目标层层分解至产品和团队，并实时评估各层级的战略一致性和平衡性，确保组织目标对齐和高效执行。
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自主代码审计与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能能够对整个代码库进行深度、逐行扫描，全面理解其架构、设计模式和数据流。它能系统性地发现安全漏洞、性能瓶颈、架构缺陷和代码质量问题。随后，会自动修复所有发现的问题，将代码升级为达到企业级、生产标准的专业代码。
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提示工程与大模型优化

prompt-engineer
Jeffallan/claude-skills
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本技能专精于为大语言模型（LLMs）设计、优化和评估提示词。它能帮助用户生成优化的提示模板、结构化输出模式（如JSON或函数调用），并构建完整的测试套件。适用于构建新的LLM应用、实现思维链式推理、定义系统级护栏，或开发专业的评估框架来衡量和提升模型性能。
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进阶提示词库与应用指南

prompt-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的、经过实战检验的提示词库，旨在帮助用户提升与大型语言模型（LLMs）的交互质量。内容涵盖了从代码审查、系统架构设计到性能分析、技术写作和创意发想等多个高级场景，提供结构化的模板，确保AI输出的高质量和实操性。
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高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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质量文档控制管理

quality-documentation-manager
alirezarezvani/claude-skills
185
本指南提供了符合ISO 13485标准的质量管理体系（QMS）文档控制设计和管理流程。它详细涵盖了文档编号、版本控制、变更管理和审批工作流，并重点确保了对医疗设备行业关键法规（如21 CFR Part 11）的合规性，包括电子签名和可追溯性要求。
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Radix UI 设计系统

radix-ui-design-system
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
指导在 React 应用中使用 Radix UI 无样式原语构建可访问的设计系统，强调主题策略、组合模式、键盘可达和 WCAG 合规，适合需要自定义交互组件的项目。
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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
341
设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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检索增强生成系统架构师

rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
273
专注于设计和构建高级检索增强生成（RAG）系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程，确保大型语言模型（LLM）的输出内容准确、可靠，有效解决模型幻觉问题，提升企业级知识应用能力。
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