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技能侦察：搜索现有能力

技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤，旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前，该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部（GitHub/Web）的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项，还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性，从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。

Claude技能库审计与盘点

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这是一个用于审计Claude技能和命令质量的工具。它采用AI判断和专业检查清单，评估所有技能的有效性、时效性和唯一性。支持两种模式：快速增量扫描和完整的深度审计，帮助用户决定保留、改进、更新、淘汰或合并技能。

SPARC架构与实现流程

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本技能指导用户完成SPARC方法论的后期关键阶段，涵盖了伪代码设计（第2阶段）和详细架构设计（第3阶段）。它帮助用户将抽象的需求转化为具体、可执行的方案，定义核心算法、模块边界、API契约和基础设施要求。当需求稳定，关注点从“做什么”转向“如何做”时使用。

软件功能精炼与部署准备

该技能执行SPARC开发方法论的最后两个阶段（精炼和完成）。它通过系统化的代码审查、提升测试覆盖率、性能验证以及生成可追溯性矩阵，将一个已实现的功能提升到可投入生产的质量级别。最终输出完整的部署准备报告，确保功能万无一失。

Stitch设计系统规范生成器

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这是一个专家级技能，用于为Stitch设计系统生成完整、可直接实施的文档。它涵盖了风格基础、设计令牌、组件结构、无障碍访问标准（WCAG 2.2 AA）和内容规范，旨在确保数据驱动应用和AI工作流在企业级环境中的视觉一致性和用户体验的鲁棒性。

视频美学风格指导系统

本技能负责视频内容的创意方向指导，核心在于定义‘感觉’和‘美学’，而非单纯的帧渲染技术。它将复杂的视觉审美（如天使核心、云浪、超流行等）提炼为可操作的色调、情绪和剪辑语法。适用于制作音乐视频、风格化短片或需要保持统一视觉叙事的AI素材生成。

团队智能体工作流编排

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当开发任务涉及多个AI智能体、工具链或代码分支时，使用此技能进行工作流编排。它将智能体视为一个协作团队，引入了工作项、明确的所有权、Agent看板、以及合并门机制。这确保了复杂的团队开发流程具备高度的可视化、可追溯性和可靠的合并能力。

测试覆盖率差距检测与建议

该技能用于自动检测代码库中的未覆盖测试区域，并生成具体可操作的测试建议。它对于开发者至关重要，用于识别代码中的测试盲区、评估新功能带来的覆盖率差距，或主动规划后续需要编写的单元测试，从而提升代码质量和健壮性。

回答深度与令牌预算顾问

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该技能在AI生成回答前进行拦截，允许用户精确控制期望的回答深度、长度和令牌预算。它会根据用户输入的内容复杂性进行估算，并提供多个级别选项（如25%至100%），确保输出内容与用户需求匹配，无论是需要简短总结还是详尽分析。

云端执行重型交易回测与模型训练

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该技能负责将计算密集型的量化金融任务（如多年的前向滚动回测、大规模蒙特卡洛模拟、参数扫描和模型训练）卸载到云端托管智能体上执行。适用于本地资源无法承载的重载工作流，确保了专业、高可扩展性的量化研究环境。

交易信号特征归因解释

本技能用于为复杂的算法交易信号提供监管级别的特征归因分析。通过构建特征贡献图并运行PageRank算法，它可以精确识别出哪些输入特征对最终预测结果的贡献最大。这对于满足欧盟AI法案和SEC等监管机构对模型可解释性的要求，提供可靠的审计追踪。

市场数据神经网络训练与预测

该技能提供了一个完整的市场预测工作流，用于使用历史市场数据训练先进的神经网络模型（如LSTM、Transformer和N-BEATS）。它可以进行模型训练、生成带置信区间的预测、比较不同模型的性能，并将结果结构化存储，支持后续的深度分析和模型优化。

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