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编辑式视觉笔记
article-sketchnote-editorial
nexu-io/html-anything
234
将一个概念做成杂志式视觉档案,按“问题—失败—转折—顿悟—命名”的叙事展开,适合教育、概念史和故事化长图表达。
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工程值班手册模板
eng-runbook
nexu-io/html-anything
227
专为工程值班人员设计的单页操作手册。它整合了服务概览、关键告警表、监控看板链接、常用操作命令、值班排班和事故处理清单,旨在确保工程师在突发事件中能够快速、高效地响应和处理问题。
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高管决策简报
exec-briefing-memo
nexu-io/html-anything
164
本模板旨在将复杂的、跨领域的原始材料(如会议纪要、调研报告、产品数据、财务反馈)压缩成一份高度结构化、可拍板的单页备忘录。它要求用户明确提出需要决策的问题、给出信心级别的建议、对比不同方案的利弊,从而帮助高管层在极短时间内做出关键业务决策。
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产品需求文档模板
pm-spec
nexu-io/html-anything
188
本模板提供了一个结构化的产品需求文档(PRD)框架,用于指导产品经理和团队。它涵盖了从定义核心问题、设定成功指标(KPI)、确定功能范围、编写用户故事、集成设计稿到规划发布流程等所有关键环节,确保产品规划文档的完整性和可执行性。
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团队周报汇报演示文稿
weekly-update
nexu-io/html-anything
88
这是一个标准的团队周报演示模板,采用6-8页横向滑动结构。它帮助团队系统性地汇报周进度,内容涵盖已完成的功能、进行中的项目、遇到的阻塞点、核心指标(KPIs)以及需要寻求帮助的待解决问题。适用于周会和运营汇报。
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WordPress站点健康审计
wp-site-health-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
309
该技能用于深度分析WordPress的站点健康报告。它能将原始的诊断数据(如关键问题、推荐改进)转化为一个经过风险分级、可执行的修复计划。系统会提供精确的WP-CLI或PHP代码片段,指导用户安全地修复站点,并强制执行备份和代码校验等安全步骤,确保操作安全。
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访谈式战略文档构建
interview-style-doc-building
sickn33/antigravity-awesome-skills
216
该工具采用访谈式问答模式,帮助用户构建结构化、长期的战略文档(如个人愿景、核心原则等)。AI不会主动提案或填空,而是每次只提出一个精确的问题。用户回答后,AI将内容“修补”(Patch)到文档中,形成一个持续更新的对话记录。适用于深度思考、撰写核心策略文件和构建知识库。
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营销顾问委员会:专家策略审阅
marketing-council
coreyhaines31/marketingskills
170
模拟一位由营销界传奇专家(如Seth Godin、David Ogilvy等)组成的顾问委员会。该功能通过提供多角度、甚至冲突性的专家意见来审阅营销问题,其核心价值在于帮助用户发现隐藏的权衡点和战略盲区,从而为最终的商业决策提供全面的参考和深度思考。
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深度研究需求提示生成
research-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
本技能用于将用户模糊或笼统的研究需求,转化为一个高度结构化、自包含的深度研究提示。它可以帮助用户系统性地定义项目的背景、核心问题和具体子问题,确保生成的提示具备极高的专业性和严谨性,适用于利用AI进行深度、多源的系统性研究。
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提取YouTube视频字幕和文本
youtube-transcript
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
该技能用于从任何YouTube视频中提取原始文本字幕。它优先使用DeepAPI服务进行可靠的服务器端抓取,从而避免本地网络IP被识别为机器人的问题。如果DeepAPI调用失败或API密钥不可用,系统将自动回退到使用本地的`yt-dlp`工具。最终输出都会保存为干净的.txt文件。
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验证架构决策记录图谱完整性
adr-verify
ruvnet/ruflo
450
该工具用于验证架构决策记录(ADR)图谱的完整性。它检查是否存在悬空引用(指向不存在的ADR)、超集循环依赖(A supersedes B 且 B supersedes A)或状态不匹配问题。建议在ADR导入后或CI流水线中使用,确保图谱数据健康。
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AI辅助回归测试最佳实践
ai-regression-testing
affaan-m/ECC
430
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点,尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试,确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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