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结构化业务流程文档生成
process-documentation
mohitagw15856/pm-claude-skills
79
该技能用于将复杂的业务流程转化为清晰、结构化的操作指南。它不仅会详细记录操作步骤、参与角色和所需工具,还会完整地涵盖流程范围、前置条件、异常情况处理及升级路径,确保文档的专业性和可操作性,非常适合新员工培训和流程规范化。
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构建战略产品路线图
roadmap-presentation
mohitagw15856/pm-claude-skills
154
本技能能够构建结构化、有叙事性的产品路线图。无论您是向高管汇报季度计划、为团队设定目标,还是面向客户展示价值,它都能根据目标受众调整内容深度和侧重点。输出包含“现在/未来/待定”三个阶段,并强调战略背景、成功指标和排除项的理由,确保路线图具有商业指导意义。
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工作坊主持流程设计
workshop-facilitation-guide
mohitagw15856/pm-claude-skills
377
本技能旨在生成一套完整的、结构化的工作坊(Workshop)主持指南。它覆盖了从设定明确目标、预热准备、设计详细活动流程,到现场决策制定和纪要记录的每一个环节。适用于需要组织高效率、有明确产出目标的战略会议和协作项目,确保会议有产出、不走过场。
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AI原生界面设计指南
ai-native-ui
sickn33/antigravity-awesome-skills
224
本指南详细介绍了AI原生界面的美学设计和技术实现,适用于Web和移动应用。核心在于强调对话式交互、自适应布局和生成式状态的视觉反馈,提供了CSS、SwiftUI和Flutter等多平台的代码示例。
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赛博Y2K故障美学指南
cyber-y2k
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
本指南提供了完整的赛博Y2K(Cyber Y2K)美学风格,用于网页和移动应用的实现。它结合了2000年初的怀旧数字元素、故障艺术(Glitch Art)以及全息渐变。包含CSS、SwiftUI和Flutter等主流框架的代码示例,帮助用户创建具有强烈的赛博朋克、故障和未来感的视觉体验。
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自适应学习辅导系统
learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
310
当用户需要学习、理解、练习或复习任何特定主题时使用。该技能提供自适应的辅导体验,通过诊断用户当前水平,制定个性化学习路线,并结合实例、测验和即时反馈,确保知识点的掌握和技能的提升。
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具界AI代理循环设计
loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环,还是需要从零开始设计全新自动化任务,本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤,确保自动化流程始终可控且目标明确。
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邮件沙箱出站邮件捕获
mailtrap-testing-with-sandbox
sickn33/antigravity-awesome-skills
266
使用Mailtrap邮件沙箱捕获所有出站邮件,而无需实际发送给真实收件人。这对于开发、测试和CI/CD环境至关重要,支持通过API、SMTP或SDK进行测试。可用于检查邮件内容、头部、附件和垃圾邮件评分,确保邮件发布前的完整性和准确性。
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零信任身份验证实现
phishing-for-information
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
430
本技能指导如何在一个零信任架构中实现持续、适应风险的身份验证。它涵盖使用抗钓鱼MFA(FIDO2/WebAuthn)和基于风险的条件访问策略,确保用户访问的安全性和动态性,适用于设计高级身份安全架构。
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规格驱动的开发与验证流程
megabrain
tech-leads-club/agent-skills
266
这是一个全面的、自适应的特征开发和实现框架,流程遵循“规格制定-设计-任务分解-执行”的严格多阶段流程。它通过原子任务、需求可追溯性和强制性独立验证来确保软件质量。该框架能够根据需求的复杂程度(从小到复杂)自动调整深度,是管理技术债务和捕获项目经验的最佳实践工具。
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使用Velociraptor进行大规模威胁狩猎
fleet-hunting-with-velociraptor
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
186
Velociraptor是一个强大的端点可见性和数字取证平台。它支持在数千个远程终端上部署探针,并通过VQL(Velociraptor查询语言)执行复杂查询。适用于大规模威胁狩猎、事件响应中的实时取证,以及对隔离或不受管理主机进行数据收集。
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多轮LLM对抗攻击编排框架
orchestrating-llm-attacks-with-pyrit
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
359
PyRIT是一个用于生成式AI的自动化红队测试框架,能够模拟真实对抗环境。它通过多轮、迭代式的对话编排(如渐进式升级和自适应分支),对聊天机器人和AI代理进行深入的鲁棒性测试。该工具适用于需要评估AI模型在持续、逐步或复杂攻击下的防御能力。
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