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极简主义创意验证

validate-idea
slavingia/skills
339
依托《极简创业家》思路，在动手开发前用人工服务验证创意，精准定位用户与痛点，测试可行流程并主动收款与反馈，判断是否值得投入开发。
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Playwright 端到端测试流程

e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
148
利用 Playwright 构建浏览器自动化、视觉回归、跨浏览器和 CI/CD 集成的端到端测试流程，帮助团队在发布前稳定验证核心体验。
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Spring Boot 分层规范

springboot-patterns
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
236
指导采用分层架构构建 Spring Boot 应用，涵盖 REST 控制器、JPA 仓库、事务服务、统一异常处理、DTO 映射及测试检查要点。
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性能基准测试与回归检测

benchmark
affaan-m/everything-claude-code
242
该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标（如LCP、CLS、INP）、API延迟（p50、p95、p99）以及开发构建效率。在代码合并前，用于检测性能回归，确保持续集成/持续部署流程的稳定性，并对比不同的技术栈替代方案。
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浏览器自动测试与视觉回归

browser-qa
affaan-m/everything-claude-code
449
本工具用于自动化部署后Web应用的端到端质量保证（QA）。它执行多阶段测试，包括烟雾测试、复杂用户交互验证、跨断点的视觉回归检查、性能指标监测（Core Web Vitals）以及WCAG无障碍性审计，确保用户体验的完整性。
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医疗临床决策支持系统开发模式

healthcare-cdss-patterns
affaan-m/everything-claude-code
347
本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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医疗健康安全评估系统

healthcare-eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
190
这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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本地Hugging Face模型评估

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
本技能用于在本地硬件上对Hugging Face Hub上的大模型进行专业的评估和基准测试。它支持使用`inspect-ai`和`lighteval`等评估框架，帮助用户选择最佳推理后端（如`vllm`、Transformers或`accelerate`），进行全面的烟雾测试和任务选择。该技能专注于本地执行流程，不负责远程作业编排或结果发布。
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紫队原子测试实战

performing-purple-team-atomic-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
199
利用Invoke-AtomicRedTeam执行映射至MITRE ATT&CK的原子测试，自动化紫队演练、覆盖缺口分析与检测验证，生成热力图并持续运行流水线以评估SIEM/EDR可见性和对抗模拟能力。
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备份完整性验证与灾难恢复

validating-backup-integrity-for-recovery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
341
本技能提供一套完整的备份完整性和可恢复性验证框架。它通过实现加密哈希验证（SHA-256）、在隔离环境中模拟恢复测试、检测静默数据损坏（位腐烂），以及扫描勒索软件痕迹，确保备份数据的可靠性。这对于抵御网络攻击和硬件故障至关重要，有助于满足SOC 2和NIST CSF等合规要求。
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提示治理工具包

prompt-governance
alirezarezvani/claude-skills
278
将提示视为生产级代码，提供注册中心、评估流水线和治理流程，帮助团队管理版本、测试质量、推进上线并防止回归。
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GAN风格多智能体开发框架

gan-style-harness
affaan-m/everything-claude-code
167
这是一个受GAN启发的复杂多智能体开发框架，用于构建高质量的全栈应用。它通过“生成器-评估器”的严格反馈循环，模拟专业开发流程（规划-生成-测试）。该系统能确保输出具备专业级的设计、功能和原创性，解决了单一AI模型自夸平庸的缺陷，适用于复杂的项目开发和功能实现。
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