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搜索 C ，共找到 15853 条记录
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演讲概念目录构建与评分

talk-stage3-concepts
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
326
该技能能够从演讲摘要和时间线中，提取并构建一个全面、结构化的核心概念目录。它不仅对概念进行分类，还根据其作为演讲内容的潜力进行高/中/低三级评分，帮助用户系统性地盘点所有可用素材，从而确定最佳的演讲角度和叙事主线。
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演讲定位与内容完善

talk-stage4-position
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
64
该技能用于将初步概念升华为完整的专业演讲提案。它能生成多个战略角度，分析各自的优缺点，并提供吸引人的标题和短/长摘要。通过强制用户确认最佳叙事路径，非常适合用于撰写会议投稿（CFP）和完善演讲结构。
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演讲稿五幕结构与演示文稿生成

talk-stage5-script
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
79
本技能用于将已确定的演讲主题和角度，转化为一套完整的专业演示文稿包。它包含五幕叙事结构、详细的演讲者笔记、可供设计师使用的分张设计规范，以及用于AI生成幻灯片的提示词，显著提升演讲内容的完整性和专业度。
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演讲修订稿生成器

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
332
该工具能从多个输入文件（如演讲稿、幻灯片、概念集）生成完整的演讲修订稿。它将演讲内容结构化为一套可操作的文档，包含快速导航、包含URL的知识概念表、问答速查表、术语表和外部资源列表。适用于需要为问答环节做准备，或创建可供听众参考的后续资料的演讲者。
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多智能体陪审团决策系统

the-jury
tech-leads-club/agent-skills
164
该协议模拟一个由3到5名不同专业背景的子智能体组成的陪审团。它通过进行盲审、匿名讨论和多角度辩论，极大地对抗认知偏差和群体思维，从而为高风险决策（如产品选型、架构设计、商业策略等）提供一个坚定、可信的最终裁决。确保决策结果具有高度的独立性和确定性。
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桌面厚客户端安全测试指南

thick-client
zhaoxuya520/reverse-skill
274
本指南提供了一套系统化的流程，用于对桌面厚客户端（如C/S架构、Electron等）进行授权安全测试。它系统地覆盖了本地存储、进程间通信（IPC）、网络流量、信任边界和反向工程等多个关键攻击面，旨在帮助发现深层应用漏洞。
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威胁狩猎与检测工程

threat-hunting
zhaoxuya520/reverse-skill
340
本技能提供完整的蓝队威胁狩猎和检测工程框架。指导用户如何基于明确的假设进行主动调查，设计复杂的SIEM查询，并使用Sigma/YARA等工具构建高效的检测规则。适用于提升安全防御能力、减少误报和验证现有安全控制的有效性。
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AI代理安全威胁数据库更新

update-threat-db
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
326
该技能提供了一套完整的AI代理安全威胁情报数据库更新流程。流程包括执行针对性搜索，查找新的恶意技能、CVE漏洞和攻击向量，并进行严格的风险评估和数据去重。通过系统化的更新，确保AI代理的安全防御能力始终处于前沿。
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提交前AI代码变更校验

validate-changes
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
364
该工具利用LLM作为裁判，在提交代码之前对暂存的Git变更进行全面评估。它会检查代码的正确性、完整性和安全性，并提供详细的审核结果（通过、需复审、拒绝）和可操作的改进建议，帮助开发者提升代码质量。
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US核心FHIR资源验证

validating-us-core
maziyarpanahi/openmed
285
本技能用于在将FHIR资源提交给电子病历系统（如Epic或Cerner）前，进行US Core标准合规性验证。它确保数据不仅结构正确，还符合美国医疗行业强制要求的业务标准和元素完整性，并将完整的验证结果转化为标准的OperationOutcome。
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验证代码变更是否正常

verify
NanmiCoder/cc-haha
262
该工具用于开发人员验证代码更改是否符合预期。通过在运行环境中执行应用程序，用户可以快速确认代码变动是否正常工作，从而保证代码的稳定性和功能正确性。
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语音指令结构化优化

voice-refine
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
181
适用于将口述、语音备忘录或语音转文字的冗长、非结构化文本，转化为清晰、高效、结构化的AI提示词。它会自动去除口头禅、重复和无关内容，并组织成包含“背景”、“目标”、“约束”等标准的Prompt格式，极大提高提示词的准确性和LLM的理解效率。
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