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睡眠模式分析与改善指导
sleep-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
281
该技能提供全面的睡眠数据分析,用于识别睡眠模式、评估睡眠质量和发现潜在的睡眠障碍。它不仅分析睡眠时长、效率和作息趋势,还能关联分析运动、饮食、情绪等其他健康指标,为用户生成科学、个性化的改善建议和干预方案。
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承运商关系与运价管理
carrier-relationship-management
affaan-m/everything-claude-code
412
这是一项为高级运输经理设计的全周期技能,用于管理大型、多式联运的承运商组合。涵盖了从承运商招募、合规调查(如FMCSA SAFER),到执行复杂的RFP、谈判基础运费、燃油附加费和附加费用等细粒度成本要素,并建立绩效评分卡。可用于优化物流成本、降低供应链风险,确保各类货物的服务质量。
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不符合项质量管理
quality-nonconformance
affaan-m/everything-claude-code
311
本模块用于记录、跟踪和管理生产或流程审计中发现的任何不符合质量标准或规格的项(不合格品)。它对于进行根本原因分析、制定纠正和预防措施(CAPA)以及确保流程合规性至关重要,是质量改进的核心工具。
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任务问题门控机制
create-issue-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
该技能用于管理新开发或实施任务的生命周期,强制要求所有工作必须通过结构化的GitHub Issue来记录和跟踪。它要求任务必须具备明确、可测试的验收标准,只有达到“Ready”状态且标准明确,才能进入执行阶段。这有助于团队管理任务的依赖关系和开发流程,确保高质量交付。
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提示词优化器
prompt-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
124
本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型(LLM)的提示词。它通过结构化输入指令,确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度,从而显著提升AI生成内容(如代码、文章、摘要等)的质量和相关性。
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SOC运营指标与KPI仪表盘
building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
206
本技能用于构建全面的安全运营中心(SOC)性能指标和KPI仪表盘。它能够利用SIEM数据计算关键指标,包括平均检测时间(MTTD)、平均响应时间(MTTR)和告警质量比率。适用于SOC管理层、合规审计以及需要量化安全态势的持续改进项目。
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持续集成中的安全漏洞扫描
integrating-dast-with-owasp-zap-in-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
411
本技能指导用户将OWASP ZAP集成到CI/CD流程中,执行动态应用安全测试(DAST)。内容涵盖了针对运行应用的基线、完整和API扫描配置,以及如何解读安全漏洞报告、调整扫描策略,并在GitHub Actions和GitLab CI等环境中建立自动化的安全质量门,是DevSecOps流程的关键组成部分。
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Laravel插件发现与评估
laravel-plugin-discovery
affaan-m/everything-claude-code
481
该工具用于发现、审核和评估Laravel插件。用户可以根据关键词搜索,并按健康度(如健康、不健康)筛选,同时验证不同Laravel和PHP版本的兼容性。它帮助开发者选择维护良好、稳定可靠的插件,确保项目质量。
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社交图谱与人脉优化
connections-optimizer
affaan-m/everything-claude-code
308
该工具旨在重组和优化您在X和LinkedIn上的专业人脉网络。它不仅仅是简单的潜在客户列表,而是通过分析您的社交图谱,识别需要清理的连接、推荐值得保留的高价值关系,并生成个性化的暖启动联草稿,帮助您提升人脉网络的质量和战略增长。
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多智能体任务编排器
multi-agent-task-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
该技能提供了一个用于协调多个专业AI智能体的生产级编排模式。它充当中央指挥官,负责任务分解、根据关键词路由到最合适的专家,防止任务重复和冲突。更重要的是,它强制执行严格的质量门检查(如代码测试、文件差异检查),确保结果可靠,并提供心跳监测机制追踪任务进程。
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数据图表可视化生成
chart-visualization
bytedance/deer-flow
170
该技能提供了一个全面的数据可视化流程,能够接收用户数据,并根据数据的特征(如时间趋势、类别比较、流程关系等)智能选择最合适的图表类型(如折线图、柱状图、饼图、散点图等)。它负责参数提取和调用JS脚本,最终输出高质量的图表图片和完整的生成参数。
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上下文工程指南
context-engineering
addyosmani/agent-skills
415
通过逐层提供规则文件、规格片段、相关源码和错误反馈,上下文工程指南帮助你在新会话、任务切换或质量下降时快速建立高质量、规范一致的智能体上下文。
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