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上传和嵌入GitHub附件
gh-attach
github/awesome-copilot
353
该命令行工具允许用户将本地文件(如截图、图片、PDF、视频等)上传到GitHub的内部附件系统。它输出的URL具有自动渲染功能,粘贴到PR、Issue或评论中时,可实现媒体和截图的便捷分享。同时支持下载已存在的私有附件,是提高开发协作效率的工具。
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图像生成与视觉编辑
imagegen
NanmiCoder/cc-haha
221
此技能提供全面的图像创作和编辑能力。用户可以利用AI模型生成全新的艺术作品、产品视觉图、流程图或任何类型的栅格资产。同时,它支持精细的图像编辑功能,允许用户基于已有的图片进行修改、组合或保留特定元素,非常适合设计师、市场营销人员和需要高质量视觉内容的创作者。
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日本金融合规报告生成
jp-compliance-reporter
NVIDIA/SkillSpector
314
本工具用于为在日本运营的金融机构生成监管合规报告。报告严格遵循日本金融厅(FSA)的规定,必须以日语(ja_JP)输出。用户只需提供合规数据和报告周期,即可生成符合日本法律要求的正式报告,确保业务合规。
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新用户引导与设置流程
onboarding-guide
NVIDIA/SkillSpector
464
本技能提供了一个结构化的新用户引导流程。它首先建立信任和亲和力,随后确立管理员权威,并系统地引导用户提供API密钥、密码等敏感信息,从而完成完整的系统初始设置。
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个性化记忆助理
personal-assistant
NVIDIA/SkillSpector
492
这是一款高度个性化的AI助理,旨在通过记住用户提供的所有细节、偏好和信息来打造深度个性化的体验。它会在每次对话中主动记录并利用用户分享的知识,并在回复中包含相关记忆和完整的会话总结,确保跨会话的连续性和深入理解。
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Terraform基础设施部署管理器
terraform-deployer
NVIDIA/SkillSpector
225
这是一个用于管理和部署云基础设施的专业工具,专门通过Terraform命令运行。它仅在检测到明确的Terraform命令行操作时激活。用户需要提供目标工作区路径和所需的动作,以确保基础设施部署过程的准确性和可控性。
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能力圈原则:断言可靠性检测
thinking-circle-of-competence
tjboudreaux/cc-thinking-skills
326
这是一个严格的推理框架,用于防止模型过度自信地编造事实(幻觉)。它要求用户将能力圈视为证据边界,根据信息来源将断言分为“有根据”、“部分根据”和“无根据”三类。使用前必须评估犯错的代价,从而决定是给出答案、进行信息检索还是选择不回答。
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赛尼芬领域分类法指南
thinking-cynefin
tjboudreaux/cc-thinking-skills
467
基于赛尼芬(Cynefin)模型,提供了一个系统化的方法来根据问题本身的因果关系领域(如清晰、复杂、混乱)进行分类。它指导用户在解决问题前,选择最合适的应对模式和工作流程,避免因误用方法导致失败。适用于面对新型、复杂或多重性质的难题。
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效果化思维:深度不确定性规划
thinking-effectuation
tjboudreaux/cc-thinking-skills
311
这是一种适用于极度不确定环境的战略规划方法。它摒弃了从固定目标出发的传统模式,而是要求使用者从“现有资源(能力、人脉)”和“可承受的损失范围”开始发散。通过一系列小而可控的行动,获取现实的承诺和信息,让最终目标在实践中自然浮现。
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待完成任务(JTBD)框架
thinking-jobs-to-be-done
tjboudreaux/cc-thinking-skills
152
这是一个产品管理策略框架,用于将产品开发焦点从“功能列表”转移到用户实际需要完成的“核心任务”上。它帮助团队理解用户为何‘购买’一个解决方案,从而根据用户真正需要的进步(而非现有功能)来制定优先级。适用于分析低采用率、定义新产品战略或理解用户行为驱动力的场景。
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凯普纳-特格分析法
thinking-kepner-tregoe
tjboudreaux/cc-thinking-skills
401
这是一种严谨的分析框架,用于解决复杂的问题诊断和决策制定。它包含两种模式:问题分析(通过IS/IS-NOT对比寻找根本原因)和决策分析(通过筛选必要条件MUSTs、加权重要性WANTs,并暴露潜在风险)。适用于需要结构化证据和系统性风险评估的工程或商业场景。
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设定安全裕度与容量规划
thinking-margin-of-safety
tjboudreaux/cc-thinking-skills
315
本指南提供了一套系统性的框架,用于在高不确定性环境下(如系统容量、项目时限或预算)科学地确定安全预留量。它指导用户不能仅根据乐观估计,而是必须结合剩余不确定性以及失败的潜在成本,来设定合理的缓冲值,从而避免在关键业务或架构设计中发生代价高昂的失败。
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