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STRING蛋白互作查询
string-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
99
通过调用 STRING REST API 查询蛋白互作网络、映射标识符、生成带证据着色的网络图,并对蛋白列表执行 GO/KEGG/Pfam 富集,支持跨物种分析与网络扩展。
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敏感数据清零审计工具
zeroize-audit
trailofbits/skills
459
检测源代码中敏感数据的清零缺失及编译器优化抹除问题,依赖汇编/IR 证据,辅助审计 C/C++/Rust 的密钥、密码等逻辑,结合数据流、控制流与运行验证完成安全核查。
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误报核查助手
fp-check
trailofbits/skills
179
系统地验证疑似安全漏洞,消除误报并记录证据,依据标准或深入验证流程处理每个问题,给出真实或误报结论。
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高管入职诊断指南
executive-onboarding-playbook
deanpeters/Product-Manager-Skills
311
帮助 VP 或 CPO 将前 90 天拆解为诊断周期,先学习再验证再决策,避免仓促改革,确保每步都有证据支持。
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Claude代码环境权限审计
claude-settings-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
495
该工具用于深度分析代码仓库,自动生成推荐的Claude Code只读Shell命令权限列表(settings.json)。它能识别项目的完整技术栈、构建工具和依赖结构,从而确保生成的权限清单是最小化、安全且基于证据的,适用于项目初始化和权限审计。
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营销文案烘焙法
copy-editing
alirezarezvani/claude-skills
210
通过七个聚焦轮次来系统编辑营销文案,依次加强清晰度、语调、价值诉求、证据、具体性与情感,同时保留原始语气。
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差异化安全代码审计
differential-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
这是一种针对拉取请求(PR)、提交和代码差异(Diff)的深度安全代码审查流程。它超越了常规代码审查,重点关注身份验证、加密、外部调用和价值转移等高风险逻辑。本方法论强调基于证据的分析,要求构建详细的攻击场景模型,并生成结构化的审计报告,以发现遗漏的漏洞与回归。
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漏洞概念验证
proof-of-vulnerability
sickn33/antigravity-awesome-skills
327
漏洞概念验证帮助安全团队快速构建并提交可复现的漏洞利用证据,便于确认问题并协同修复。
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SRED项目报告整理工具
sred-project-organizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
332
本技能用于系统化地整理和记录用户过去一年的项目工作。它能够接收和处理分散的原始证据(包括GitHub PR、Notion文档和Linear票据),评估项目是否符合SRED标准,并生成结构化的详细项目报告。最终报告将以标准化的形式输出到Notion文档中,适用于学术论文提交或专业作品集展示。
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端到端验收流程编排
acceptance-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
118
该技能作为一个状态机,用于编排完整的编码生命周期。它负责从需求接收、代码实现、代码审查、部署,直到最终的验收验证。核心流程着重于证明“完成标准(DoD)”,确保开发过程的每一步都有结构化的证据和明确的停机/升级点,极大地减少人工干预。
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AI治理引擎:安全可靠的开发流程
yes-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
52
该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁(如文件备份、影响范围检查),要求所有诊断和结论必须基于确凿证据,有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复,确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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AI编程会话根因分析
analyze-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该工具用于对AI辅助的编程会话进行深度事后分析。它不仅报告发生了什么,更深入挖掘问题发生的根本原因(如需求模糊、代码库限制或AI错误),识别范围漂移和重构模式,并提供证据支持的建议,帮助用户优化提示词、提升代码库健康度和未来协作流程。
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