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首席 AI 官战略顾问

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alirezarezvani/claude-skills
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该工具协助初创公司创始人和高管制定关键人工智能战略决策。通过总拥有成本分析评估是使用 API、微调模型还是自建。同时根据欧盟人工智能法案和美国州法律对 AI 用例进行分类，计算自建经济成本，并推荐合适的人工智能岗位招聘。
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创始人六问尽职调查

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alirezarezvani/claude-skills
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模拟风险投资机构的创始人问答环节。在寻求任何建议或制定重大战略前，强制用户从六个维度（问题、客户、分发、护城河、资金、创始人匹配度）进行深入自查。旨在防止空泛的讨论，确保想法具备扎实的基础和可执行性。
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API 文档生成器

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JackyST0/awesome-agent-skills
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此技能可根据源代码自动生成全面的 API 文档。支持 REST、GraphQL 等多种 API 风格，并能输出 Markdown、OpenAPI YAML 及 API Blueprint 等多种格式。适合需要快速维护接口规范的开发者使用，提高文档编写效率。
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模型上下文协议工具开发

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在构建完整的模型上下文协议（MCP）服务器和工具。它覆盖了从定义工具模式、资源到最终部署的整个开发生命周期。支持使用TypeScript和Python，帮助开发者将自定义功能和API封装成可靠的AI代理工具。
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Microsoft Graph SDK集成指南

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github/awesome-copilot
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本技能旨在指导开发者如何将Microsoft Graph SDK集成到应用程序中，以访问Microsoft 365生态系统的数据和服务。内容涵盖了从.NET、Python到TypeScript等多种语言的支持，并详细介绍了各种认证模式（如托管身份、OBO）、分页、增量查询（Delta）、批处理请求以及基于Webhooks的变更通知等高级功能，确保应用连接安全且高效。
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TokenWise：测量驱动的模型路由器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个智能任务分发器，根据任务复杂度自动选择成本最低的Claude模型（Haiku/Sonnet/Opus）。它能记录每次任务的真实Token和成本，并通过A/B测试功能验证模型分级决策，确保用户能够精确控制和审计API调用成本。
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学术文献综述启动指南

litreview
alirezarezvani/claude-skills
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这是一款专业的学术文献调研工具，用于帮助研究人员在陌生领域建立研究框架。它通过免费的PubMed和OpenAlex API搜索论文，并生成一份结构化的“启动指南”，而非完整的综述。系统指导用户明确研究问题，系统性地进行文献搜索和初步分析，为深入研究打下坚实基础。
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从 OpenAPI 生成 MCP 服务器

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mcp-use/mcp-use
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使用 mcp-use TypeScript SDK 将 OpenAPI 或 Swagger 规范转换为 MCP 服务器，把 REST 接口映射为 LLM 可调用的工具，并支持 zod 校验、认证配置、本地测试与一键部署。
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Bilig工作簿：自动化表格计算

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。
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EF Core数据库ER图生成器

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github/awesome-copilot
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本技能能够从现有的Entity Framework Core代码库中，生成准确的数据库实体关系图（ERD）和架构图。它深入分析DbContext、Fluent API配置和数据库迁移，可视化地展示表结构、主键、外键、复杂关系（如多对多）以及约束。输出为.d2格式代码，便于生成SVG或PNG，是优秀的数据库模型文档工具。
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PR截图：Before/After对比嵌入指南

pr-screenshots
github/awesome-copilot
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本指南教您如何在拉取请求（PR）描述中嵌入“之前/之后”的对比截图。它帮助代码审查者无需检出分支即可直观地看到UI、布局、组件或数据可视化的视觉变化。内容覆盖了最佳实践、Markdown结构，并提供了Azure DevOps和GitHub的图片上传及引用API指引。
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AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。
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