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系统性文献综述流程

literature-review
affaan-m/ECC
281
提供一套系统化、严谨的文献综述工作流程。覆盖学术、生物医学和技术领域，指导用户从定义研究问题（如PICO），到制定检索计划、证据筛选、结构化数据提取和主题整合，帮助构建高质量、可复现的综述报告。
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量子计算框架Qiskit

qiskit
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
Qiskit是一个领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的工具，支持在本地模拟器或主流云端量子硬件（如IBM Quantum、IonQ等）上运行，可应用于化学、机器学习和优化等前沿领域。
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Scikit-learn Python机器学习库

scikit-learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
Scikit-learn是Python领域标准的机器学习库。它提供全面的工具集，用于执行监督学习（如分类、回归）和无监督学习（如聚类、降维）。用户可以使用它来构建完整的机器学习流程，进行数据预处理、模型评估和优化，适用于构建端到端的各种数据科学和预测系统。
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Seaborn统计可视化库

seaborn
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。
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Python符号数学计算库

sympy
sickn33/antigravity-awesome-skills
222
SymPy是一个强大的Python符号数学库。它能够使用数学符号进行精确计算，而非简单的数值近似。该库的功能涵盖了从微积分、代数运算到线性代数、方程组求解、物理力学等多个高级数学领域。支持代码生成（如C/Fortran），是进行科学研究和复杂数学建模的理想工具。
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云/容器/K8s安全评估工作流

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zhaoxuya520/reverse-skill
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提供一套完整的云、容器和Kubernetes安全评估工作流。用于授权环境的深度渗透测试，覆盖IAM权限、元数据泄露、容器逃逸路径和RBAC配置等关键安全领域，确保测试的系统性和合规性。
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安卓应用Hook与安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill
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该技能用于安卓应用的深度运行时分析，主要应用于CTF和安全研究领域。涵盖了Hook特定边界（JNI、WebView）、绕过安全机制（SSL Pinning、Root检测）以及恢复敏感数据或请求签名等高级技术。适用于深入检查应用的信任边界和复杂的移动逻辑。
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数字取证事件时间线重建

competition-forensic-timeline
zhaoxuya520/reverse-skill
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本技能专注于数字取证（DFIR）领域，用于构建完整的事件时间线。它能够交叉关联来自操作系统日志（如EVTX）、网络流量（PCAP）、注册表、内存和文件系统的多源证据。通过建立统一的时间锚点和执行图谱，精确重构攻击者的行为链，帮助分析师理解事件发生的完整、有序的流程。
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演进式模块化架构设计

evolutionary-modular-architecture
tech-leads-club/agent-skills
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这是一份用于指导和构建大型、高弹性的平台架构的指南。它倡导使用“演进式模块化单体”模式，通过领域驱动设计（DDD）建立强大的逻辑边界和模块化结构。适用于系统设计初期、定义业务边界上下文、选择单体与微服务模式，以及确保与外部系统（如ERP、AI）有效解耦。
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代码知识深度测验

learn-quiz
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具能够针对用户最近编写或处理的代码，生成结构化的深度知识测验。它涵盖了从简单回忆到复杂的分析和合成等多个知识层次，用户还可以指定关注错误处理、性能优化或安全等特定领域，是提升编码能力和巩固技术知识的理想学习辅助。
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计划流程：多层级验证

plan-pipeline-validate
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具提供全面的两层级计划验证。第一层进行即时的结构化检查（包括格式、依赖和规范合规性）。第二层则根据计划内容，自动触发专业的领域代理（如安全、数据库、性能等）进行深度审查。系统要求所有发现的问题必须得到解决后才能执行，支持自动修复和人工决策。
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赛尼芬领域分类法指南

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tjboudreaux/cc-thinking-skills
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基于赛尼芬（Cynefin）模型，提供了一个系统化的方法来根据问题本身的因果关系领域（如清晰、复杂、混乱）进行分类。它指导用户在解决问题前，选择最合适的应对模式和工作流程，避免因误用方法导致失败。适用于面对新型、复杂或多重性质的难题。
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