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网页数据源追溯审计工具

sickn33/antigravity-awesome-skills

MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。

跨平台开发环境管理

flox-environments

affaan-m/everything-claude-code

Flox是一个基于Nix的宣言式环境管理器，用于创建高度可复现的开发环境。它能够管理系统级依赖（如编译器、数据库和原生库），确保跨越多种语言（如Python、Node.js、Go等）的工具链在macOS和Linux上保持一致。特别适用于解决'在我机器上可以运行'的问题，并实现快速、标准化的新员工入职。

X平台数据爬取与API集成

x-twitter-scraper

github/awesome-copilot

这是一个完整的X平台数据爬取和自动化工具包。用户可将其集成到应用程序、数据管道或AI Agent中，用于执行推文搜索、用户资料查询、时间线读取、媒体下载等任务。支持多语言SDK、REST API和Webhooks，适用于复杂的自动化流程。

跨语言健壮错误处理模式

affaan-m/everything-claude-code

本指南提供了适用于TypeScript、Python等现代开发语言的全面错误处理模式。它涵盖了类型化自定义错误、Result模式、API错误处理器和错误边界等关键概念。旨在帮助开发者学习如何实现“快速失败”机制，区分用户可见信息和开发日志，确保系统在高压和异常情况下的健壮性。

创始人模式：智能高管顾问路由

alirezarezvani/claude-skills

该命令是为创始人设计的“一站式”问答入口。系统能智能解析用户的自然语言问题，自动判断其核心业务领域，并将问题路由给最合适的C级专家顾问（如CFO、CMO、CTO等）。若问题涉及多个部门，则引导至跨职能讨论室，大大简化了复杂的咨询流程。

Microsoft Graph SDK集成指南

github/awesome-copilot

本技能旨在指导开发者如何将Microsoft Graph SDK集成到应用程序中，以访问Microsoft 365生态系统的数据和服务。内容涵盖了从.NET、Python到TypeScript等多种语言的支持，并详细介绍了各种认证模式（如托管身份、OBO）、分页、增量查询（Delta）、批处理请求以及基于Webhooks的变更通知等高级功能，确保应用连接安全且高效。

自动化单元测试生成器

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JackyST0/awesome-agent-skills

本技能可根据提供的源代码自动生成全面的单元测试用例。它支持多种主流语言（如Python, JavaScript, Java等）和对应的测试框架。使用它可以高效提高代码覆盖率、测试边界条件和异常处理，大幅减少手动编写测试的时间。

发现未收录的日文NLP资源

find-new-resources

taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources

该技能用于搜索和发现Awesome Japanese NLP资源列表中尚未收录的最新日文自然语言处理（NLP）资源、工具和库。它帮助开发者和研究人员追踪日文语言技术的最新进展，或为资源列表准备贡献。

日语NLP挑战与局限性报告

research-issues

taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources

该技能用于深入调研指定主题在日语自然语言处理（NLP）领域当前的挑战、局限性和尚未解决的问题。它结合了本地数据集和实时网络搜索，生成详细的“问题报告”，帮助用户了解该领域的技术瓶颈、评估现有成熟度并挖掘未来研究方向。

答案引擎优化：AI引用源构建

alirezarezvani/claude-skills

AEO（答案引擎优化）是一种内容优化方法，目标不是提升搜索引擎排名，而是让大型语言模型（如ChatGPT、Gemini）引用您的内容作为权威信息源。本技能用于审计内容，增强E-E-A-T信号，通过结构化数据和事实密度提升内容的可信度，帮助您在AI搜索时代建立权威的内容壁垒。

AI/ML深度面试速查手册

interview-cheatsheet

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

为机器学习和大型语言模型（LLM）提供深度、结构化的面试速查手册。内容涵盖公式推导、从零开始的PyTorch代码实现、方法对比以及25道分级高频面试题，适用于系统性知识复习和技术面试准备。

OpenAPI规范转MCP工具集

mcp-use/mcp-use

这是一个端到端解决方案，用于将OpenAPI/Swagger规范定义的现有REST API，转化为可供大语言模型（LLM）调用的MCP服务器工具集。它将规范中的每个操作映射为一个独立的工具，自动处理参数校验（Zod）和认证流程，确保LLM调用与原始API完美同步，并支持部署到云端。

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