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将本地资产上传到Stitch项目

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google-labs-code/stitch-skills

本技能提供了一个强大的机制，用于将本地数字资产（如图片、模型和完整HTML文件）上传到Stitch项目。它通过直接流式传输文件，绕过了标准工具调用的限制，确保即使是大型视觉资产或复杂的网页也能准确处理。这对于将本地设计迭代整合到云端原型开发流程中至关重要。

本地UI变体对比与精简

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Unship是一个本地工作流，用于帮助前端开发者在运行的本地应用环境中，对比多个AI生成的UI变体（如布局、文案或流程）。它在源代码中添加临时选项，让用户进行视觉判断。选择确定后，该技能会自动移除所有未使用的临时代码和数据属性，确保最终代码库的纯净和可部署性。本工具仅用于本地迭代，不适用于生产环境的A/B测试。

假设树自主优化系统

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能实现基于假设树的自主优化循环。它能够对代码、模型或数据管道等具体“人工制品”进行长期、迭代的优化。通过维护一个持续的假设树结构，协调多个子智能体进行实验，并利用独立的测试评估器防止过拟合。特别适用于复杂的基准测试、模型调优或复杂的Agent工程化。

AI驱动视觉美学自动调优

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这是一个使用视觉或视频模型进行主观美学评估的自动化调优循环系统。当项目成功与否取决于“看起来是否合适”这类非数字指标时，该工具能渲染多个参数化变体，要求AI进行评分并建议更优的值，从而自动进行迭代优化，直到达到最佳状态。

Rust惯用代码与效率指南

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本指南深入探讨了Rust语言的高级编程最佳实践。它涵盖了所有权与借用规则、使用?操作符进行健壮的错误处理、利用迭代器实现函数式编程、结构化并发管理以及设计具有不变式（invariant）的结构体和枚举，帮助开发者编写出高性能且符合惯用语法的代码。

产品健康状态分析

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mohitagw15856/pm-claude-skills

该技能用于深度分析产品运营数据，将原始指标转化为易于理解的“健康报告”。它涵盖了用户获取、激活、留存等全漏斗指标，并对比目标和历史基线。报告不仅指出问题，更深入提供根本原因假设和可执行的、有明确责任人的改进建议，适用于非技术业务决策者进行产品迭代和战略规划。

用户留存分析框架

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mohitagw15856/pm-claude-skills

这是一个系统化的用户留存分析框架。用于诊断产品用户流失的原因，分析关键留存指标（如D1/D7/D30、DAU/MAU），并找出用户产生粘性的“啊哈时刻”。它能提供结构化的假设、根因分析和可落地的产品改进建议，指导产品迭代。

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