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健康趋势与模式分析

health-trend-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于深度分析长期的健康数据，跟踪体重、症状、用药依从性、化验结果、情绪和睡眠等多个维度的趋势。它可以识别关键变化、生活方式与健康指标之间的相关性，并提供数据驱动的风险评估、预测性洞察和改善建议，帮助用户进行主动的健康管理。
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市场营销技能索引与路由

marketing-skills
alirezarezvani/claude-skills
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本索引是全面的市场营销技能库的中央目录和路由中心。它收录了涵盖内容、SEO、CRO、增长等8个功能模块的44项专业技能。它不执行任务，而是根据用户需求，引导用户找到最合适的技能模块，帮助用户系统化地规划营销活动和内容创作。
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职业健康分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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分析职业健康数据，评估久坐、视屏终端、倒班和劳损等工作风险，识别人机工程问题与症状趋势，并结合睡眠、运动、心理健康给出个性化改进建议。
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Odoo电子数据交换连接器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户在Odoo中实现电子数据交换（EDI）功能，支持X12和EDIFACT等标准格式。它解决了与贸易伙伴进行B2B自动化文档交换的问题，涵盖了采购订单、发票、ASN等关键交易类型到Odoo业务对象（如销售订单、会计凭证）的精确映射，从而自动化整个流程。
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事后回顾分析框架

postmortem
alirezarezvani/claude-skills
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这套严谨的“事后回顾”（Postmortem）框架，用于在项目失败、季度目标未达或人员招聘失误等重大事件后进行无责归因分析。它指导用户系统化地定义事件，运用“5个为什么”找出根本原因，区分贡献因素和核心原因，识别被忽视的警示信号，并建立具体的改进行动清单，从而确保系统性改进，防止问题重演。
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性健康分析

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用于分析性健康记录、勃起功能评分、性病筛查、避孕效果与性活动趋势，并可关联用药、慢病、心理及生活方式数据生成风险报告。
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供应链依赖风险审计

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该工具用于系统性地评估项目的所有依赖项，识别潜在的供应链安全风险。它会检查维护状态、社区活跃度、依赖的复杂性等关键指标，帮助用户在进行安全审计或评估项目攻击面时，发现高风险的组件，防止恶意代码植入或被利用。
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Three.js 高级着色器编程指南

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本指南详细介绍了如何在Three.js中使用着色器（Shaders）实现高级自定义视觉效果。内容涵盖GLSL语言、ShaderMaterial的使用方法、如何管理各种类型的Uniforms（如颜色、纹理、矩阵）以及如何通过Varyings传递数据。适合需要对图形渲染进行深度定制的开发者。
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卡帕蒂LLM编码指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察，旨在指导用户在使用大语言模型（LLM）进行代码编写、代码审查或重构时，避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设，并定义可验证的成功标准，从而提升代码的简洁性和健壮性。
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全面代码健康检查

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通过 Centinela 质量代理扫描死代码、技术债务、过期依赖与代码异味，并审计 TODO/FIXME，生成报告以支持发布与重构前的代码质量把控。
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AI图像生成与编辑工作流

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该智能工作室充当视觉创意总监，能根据用户需求自动选择最合适的AI模型。它具备专业的双重能力：一方面生成超写实的人像照片（适合网红、专业头像）；另一方面处理艺术创作、插画生成以及图像编辑（如放大、修补、抠图）。适用于需要专业视觉效果的创意内容创作。
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大模型运维与生产部署

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本指南全面覆盖大模型运维（LLMOps）全流程知识。集成了RAG、向量数据库（如Pinecone、Chroma）、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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