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结构化代码审查流程指南

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jnMetaCode/superpowers-zh

本指南介绍了如何使用代码审查子代理来确保代码质量。应在完成任务、实现重要功能或准备合并到主分支之前使用。该流程机制能让审查者专注于代码成果而非开发过程，帮助及早发现潜在问题，确保代码的可靠性和完整性。

足球线索深度追踪法

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EverMind-AI/EverOS

这是一种用于深入研究足球主题的进阶搜索方法。它要求用户不只依赖原始问题，而是必须系统地追踪搜索结果中发现的每一个实体（如球员、俱乐部或教练）。将这些实体视为新的线索，通过结合发现的名称和原始问题中的约束条件，进行后续的二次搜索，确保知识链的完整性，不遗漏任何关键信息。

乐队成员经历定位法

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EverMind-AI/EverOS

本技巧指导用户通过利用乐队成员独特的个人经历（如重大手术、搬迁、特殊职业）来发现信息稀缺的乐队。当直接搜索乐队名称或作品信息困难时，应识别问题描述中最特殊的个人事件，并以此作为搜索锚点。这种“成员优先”的搜索方法，能高效锁定成员身份，进而确定目标乐队。

KubeSphere扩展组件管理

kubesphere-extension-management

kubesphere/kubesphere

本技能详细指导用户掌握KubeSphere扩展组件的完整生命周期管理。涵盖了扩展的发现、版本校验、依赖管理，并通过InstallPlan机制执行精确的安装、升级或卸载操作。适用于复杂的Kubernetes集群组件运维。

Datamol化学信息工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

技术设计规范生成器

kiro-spec-design

本工具用于生成全面、结构化的技术设计规范。它指导用户系统地完成设计流程，涵盖上下文加载、根据功能类型执行深入发现与分析、应用设计原则进行综合，最终生成边界清晰、结构化的技术设计初稿，确保所有需求都与明确的技术组件相对应。

医药化学筛选工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。

治疗数据共享平台

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。

shadcn/ui组件集成指南

google-labs-code/stitch-skills

本指南为前端工程师提供了一套专业的shadcn/ui组件集成解决方案。它详细介绍了如何使用Tailwind CSS和Radix UI构建应用，涵盖了组件发现、安装流程、项目架构搭建以及高级定制化最佳实践。帮助开发者构建具备完全自主权和高度可定制性的前端应用。

Apify爬虫架构模式

apify-reference-architecture

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供Apify平台上的生产级架构模式，用于构建强大的爬虫系统。内容涵盖了从独立的单体爬虫到复杂的、多阶段的管道（如：URL发现 -> 数据爬取 -> 数据转换），帮助用户设计和构建可扩展、健壮的爬虫基础设施。

派克图Tapo摄像头网络集成

camera-provider-tapo

SharpAI/DeepCamera

本技能用于集成TP-Link Tapo系列网络摄像头（如C200、C310等）。它支持RTSP和ONVIF协议，实现网络摄像头发现、实时高清直播以及运动触发的视频片段捕获。用户通过配置IP、用户名和密码进行连接。

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