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直觉驱动的知识进化系统

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affaan-m/everything-claude-code

这是一个高级的、基于直觉（Instinct）的持续学习系统。它通过捕获每一次代码会话的工具使用和行为观察，自动识别用户的工作模式和偏好（如编码风格、错误修复）。系统将这些模式提炼为带置信度评分的“直觉”，并能将它们进化（Evolve）为可复用的技能、命令或专业代理，从而系统性地积累和提升AI辅助编程的知识和效率。

持续改进与防错原则

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本技能指南结合了“持续改进”（Kaizen）和“防错设计”（Poka-Yoke）的理念。适用于需要提升代码质量、重构系统或优化开发流程的场景。强调采用增量改进、从设计阶段预防错误，而非事后修复，实现稳步、可靠的软件进化。

用户界面约束指导

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此技能提供一套意见明确且不断进化的约束条件，用于指导AI代理在构建用户界面时遵循最佳实践。它为UI开发提供结构化的模式和指导方针，确保生成的界面符合特定的设计标准和开发规则。适用于需要高结构化、指导式输出的界面开发任务。

系统发育树工具包

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一个用于系统发育树分析的套件，支持树结构操作、进化事件检测、NCBI分类学集成以及 PDF/SVG 等可视化，适合系统发育组学与基因家族研究。

InterPro蛋白注释工具

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通过 InterPro REST API 与 Python 示例快速查询蛋白家族、结构域、功能位点等信息，支持功能预测、结构域组合分析以及 GO 注释，服务于蛋白组注释或进化研究流程。

系统发生树重建与分析工具包

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这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。

Makepad技能进化系统

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本技能提供了一套全面的框架，用于指导和实现Makepad技能库的持续自我进化和改进。它涵盖了基于Hook的自动触发机制、根据上下文智能路由技能，并提供了识别、分类和格式化新模式、错误解决方案和最佳实践的完整流程，确保技能库能与项目开发同步迭代。

自进化高级协议平台

该技能是高级扩展层，实现了“自进化协议”，能够记录和维护会话中的状态连续性（Compaction），并提供KPI风格的性能总结。它允许用户模拟持续的专业成长和技能掌握，通过迭代机制不断调整和内化最佳表现基线，适用于复杂角色扮演和专业技能训练。

创意进化与概念迭代引擎

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这是一款基于“进化论”的创意迭代系统。它将想法视为活体物种，通过模拟进化的竞争机制，进行多轮次的结构化评估。系统不仅能深化现有想法，还能通过“杂交”和“突变”机制，发掘不同领域间的意外连接，利用六维评分体系帮助用户系统性地发现并优先发展最有潜力的核心概念和产品方向。

AI智能体自进化引擎

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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。

ESM蛋白质语言模型与设计

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该技能基于ESM（进化尺度模型）系列，为蛋白质组学和计算生物学提供全流程解决方案。核心功能包括：利用ESM3进行蛋白质序列生成（从头设计）、结构预测（序列到3D结构）和逆向折叠（结构到序列设计）。同时，可以使用ESMC模型提取高质量蛋白质嵌入，支持功能注释和高级生物信息学研究。

系统发育树构建与分析

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本技能提供了一套完整的系统发育学分析流程，用于重构生物序列（如基因、蛋白质、基因组）的进化历史。流程涵盖了使用MAFFT进行多序列比对、使用IQ-TREE 2进行最大似然树推断，以及使用ETE3进行结果可视化。适用于病毒系统发育动力学、分子钟分析和基因组学研究。

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