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长期选择的林迪效应评估

thinking-lindy-effect
tjboudreaux/cc-thinking-skills
292
该方法根据“林迪效应”原理，评估非易逝性技术、概念或实践的预期寿命。其核心思想是：物品的生存时间越长，其剩余生命周期越长。适用于进行关键、长期战略选择的场景，指导用户在确认领域未发生根本性改变时，倾向于选择历史证明成熟的方案，而非盲目追逐新颖技术。
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高级模型组合分析框架

thinking-model-combination
tjboudreaux/cc-thinking-skills
334
这是一种用于解决复杂、多领域或高风险问题的系统化方法。当单一模型无法覆盖所有盲点时，该框架指导用户选择2-3个互补模型，明确其角色和冲突规则，最后进行严格的综合分析，生成单一的决策建议。
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思维技能路由器与选择器

thinking-model-router
tjboudreaux/cc-thinking-skills
172
这是一个元技能，用于指导用户在复杂的解决问题流程中，系统性地确定最合适的认知框架。它通过匹配问题的领域和类型（如诊断、战略、架构），来选择最佳的思考技能，避免盲目猜测或随意叠加工具，确保方法选择具有机制上的合理性。
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通用辅助智能助手

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NVIDIA/SkillSpector
207
这是一个通用型的智能助理，旨在帮助用户处理各种任务和解答疑问。无论用户遇到何种问题，它都能提供多领域的指引、信息和支持，充当一个全能的知识和任务辅助工具。
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法国法律研究助手

assistant-juridique-fr
lawve-ai/awesome-legal-skills
372
面向法国法律的专业研究助手，支持法律检索、法律咨询、合同与文件分析、文书起草、抗辩论证、法律文献核验与格式统一。覆盖法国法、欧盟法及欧洲人权公约等领域，可生成结构化答复或 Word 文档，并内置严格的反幻觉引用规范。
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数学讲解视频指南

edu-math-tutorial
agentscope-ai/QwenPaw
257
提供制作中文数学题分步讲解视频的领域知识，涵盖题目拆解、五段式讲解节奏、旁白文案规范、公式排版风格，以及如何用 Creator 时间轴元素生成带字幕的完整讲解成片。
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苏格拉底访谈：提炼需求规范

interview
Q00/ouroboros
80
本技能通过结构化的苏格拉底访谈流程，帮助用户将模糊、高层次的业务想法，转化为可执行、清晰的详细规范。它集成了跨领域思考、歧义记录和迭代完善等高级能力，确保在开始开发前，所有约束和决策都被明确记录和确认。
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法律任务模型推荐器

legal-ai-model-router-stephane-boghossian
lawve-ai/awesome-legal-skills
493
该工具是一个供应商中立、基于基准测试的法律AI模型路由器。它根据复杂的法律任务垂直领域（如合同起草、法律研究、信息抽取）和用户设定的约束条件（成本、速度、准确性、管辖区），推荐最佳的大模型（LLM）。它提供决策支持，帮助用户选择和规划工作流，但不能替代法律专业人员的最终审核。
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法律图表绘制器

legal-diagram
lawve-ai/awesome-legal-skills
471
本工具专门用于将复杂的法律材料（如合同、案件描述、公司架构、时间线或合规流程）转化为结构化、上下文相关的Mermaid图表。它通过严格的步骤流程和多重检查点，确保对法律关系、义务和流程的精准可视化。适用于法律领域的概念图绘制，但不适用于通用设计或提供法律建议。
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法律场景角色模拟器

legal-simulation-patrick-munro
lawve-ai/awesome-legal-skills
75
这是一个复杂的框架，用于模拟跨越租户法、商业合同、初创企业纠纷等多个法律领域的交互场景。它特别适用于演示AI驱动的法律初步分流系统、培训员工如何负责任地使用AI，或创建法律技术演示的真实原型。请注意：本技能仅用于教育和演示目的，不提供任何法律建议。
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法律学术研究与内容创作助手

mandarinat
lawve-ai/awesome-legal-skills
320
专为法律领域大学研究人员和教师设计的学术助手。它提供全面的法律研究支持，包括深度教义学研究、完善法律文档（如课程、考试、习题）的创建与更新。功能涵盖参考文献校验、剽窃与AI痕迹检测、论证连贯性检查，确保所有法律引用均经过严格的事实核验，适用于法国、欧洲及国际法等多个领域。
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强制外部事实核查工作流

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lawve-ai/awesome-legal-skills
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本工作流要求对所有非平凡的事实性声明进行强制性的外部核实，确保在处理重大风险领域（如法律、科学、时事或数据）时达到最高准确度。它要求用户分解任务、使用外部资源搜索，并为每一条声明提供行内引用，从而避免依赖模型内部可能过时或不准确的知识。
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