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TypeScript设计模式分析器

design-patterns
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具能够深入分析TypeScript/JavaScript代码库，自动检测、评估并建议改进设计模式（GoF）。它不仅能识别代码中的设计模式，还能根据React、Angular等主流框架的特性，提供更具可操作性的重构建议和代码质量评估。
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Claude代码诊断助理

diagnose
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本助手是一个交互式、专业的诊断工具，用于解决在使用Claude Code时遇到的各种复杂问题。它系统性地扫描用户环境、检查全局和项目配置，并结合知识库，帮助用户准确找出问题的根源，提供详细且可执行的解决方案。适用于解决集成错误、权限问题或不可预期的行为。
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代码与概念深度解析

explain
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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用于对复杂的代码片段、函数实现、系统架构或设计模式进行深度、结构化的解释。用户可以设定解释的深度（简单、标准或深入），从而获取包含目的、工作流程、关键决策和权衡利弊的全面解析，极大提高学习效率。
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提取和处理FHIR R4临床记录

fetching-fhir-resources
maziyarpanahi/openmed
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该技能用于从FHIR R4电子病历API（如Epic, Cerner）中提取和处理未结构化的临床病历和报告。它负责处理分页查询、解码Base64附件（PDF, TXT）以及提取叙事文本。随后，文本会被传递给OpenMed流程进行符合HIPAA标准的去标识化和自然语言处理分析，从而将原始临床记录转化为可分析的结构化洞察。
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隔离项目特性开发环境

git-worktree
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具自动化创建隔离的 Git 工作目录（worktree），确保在开发新功能时不会干扰主代码库。它优化了依赖安装、运行后台测试验证，并提供了数据库隔离指导，为开发者提供了一个高度可靠、干净的开发环境。
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安全移除Git工作区及清理

git-worktree-remove
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具提供了一个全面且安全可靠的机制来移除Git工作区。它集成了多重安全检查，包括保护分支校验、未提交更改检测和合并状态确认。此外，它还会引导用户完成完整的清理流程，包括删除本地和远程分支、修剪引用，并提醒用户执行相关的数据库清理操作，确保系统状态干净。
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代码知识深度测验

learn-quiz
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具能够针对用户最近编写或处理的代码，生成结构化的深度知识测验。它涵盖了从简单回忆到复杂的分析和合成等多个知识层次，用户还可以指定关注错误处理、性能优化或安全等特定领域，是提升编码能力和巩固技术知识的理想学习辅助。
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代码库开发方法论顾问

methodology-advisor
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该工具通过分析您的整个代码库，评估项目的身份、团队规模、测试成熟度以及架构信号。它能够推荐最合适的、由AI辅助的开发方法论栈，如微服务或企业级治理模型，并提出关键问题，为您提供一个可立即执行的快速启动指南。
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检索PubMed/PMC生物医学文献

mining-pubmed-literature
maziyarpanahi/openmed
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该技能利用NCBI E-utilities（如ESearch/EFetch）程序化地检索和获取PubMed及PMC的生物医学文献。它可以汇集特定疾病、药物或基因相关的文献摘要、全文和元数据，常用于构建证据库、进行生物医学命名实体识别或总结科学发现。
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高级自主操作模式

not-your-babysitter
tech-leads-club/agent-skills
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这是一种高级的自主操作模式，旨在让AI代理能够独立、从头到尾解决复杂的任务，极少需要人工监督。该模式要求所有结论都必须基于确凿的证据（如实时网络搜索、代码库和工具集）。代理会优先执行行动而非提问，只会针对不可逆的动作、遇到的真正死局或无法自行判断的重大歧义进行汇报，适用于高效的工程和运营任务。
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代码性能优化分析器

optimize
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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该分析器用于全面诊断和优化应用代码、数据库查询和系统架构的性能瓶颈。它能识别内存泄漏、算法复杂度过高（如O(n²)），以及常见的N+1查询问题，并提供详细的优化建议、修复代码示例和最佳实践，帮助开发者显著提升系统运行效率和整体稳定性。
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设备端隐私信息模型选择

pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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