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社会信任证明架构师

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这是一个社会心理学专家技能，专注于识别买家信任中的“信任缺口”。它指导用户根据目标受众的心理画像、认知阶段和犹豫点，科学地选择、定位和优化社交证明（如案例研究、用户见证、权威背书），确保证明的放置具有最大的说服力和信任提升效果，避免误导。
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心理学驱动的邮件标题优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个基于认知心理学的技能，专门用于优化邮件主题行和通知文案。它运用好奇心缺口、自我指涉处理和模式中断等心理学原理，帮助用户为特定受众群体、邮件序列阶段和目标情绪（如紧迫感、相关性）设计高度吸引人的文案。核心目标是提高邮件打开率，确保文案具有真实的吸引力，而非误导性。
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信任障碍诊断与信誉校准

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟社会心理学专家，用于诊断目标受众对品牌、产品或某一品类所持有的具体信任障碍（如能力、意图、诚信等）。它根据受众的怀疑程度和产品类别，制定出最精准、最有效的信任信号（如认证、透明化证据）和最佳呈现顺序，以提升说服力，避免过度承诺。
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行为心理学UX流程优化

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该技能专注于应用行为心理学和选择架构原则，优化用户体验（UX）流程。当产品或页面在交互设计层面存在摩擦点时，应使用此技能。通过审计用户的认知负荷，设计最自然的默认路径，并设置关键的承诺点，在不强制用户的前提下，引导用户达成预期的行为目标，尤其适用于优化复杂的购买流程、用户入门或关键决策环节。
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视觉心理情绪设计

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该技能模拟视觉心理学家和环境心理学研究员的角色，指导用户系统性地将视觉元素（如色彩、排版、间距、图像）映射到目标情绪和转化目标上。它确保设计的每一个视觉决策都是有目的性的，能够支撑品牌叙事和说服力，而非单纯的点缀。适用于需要根据特定受众和文化背景，设计出能引发特定情绪（如信任、紧迫、平静）的视觉内容场景。
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结构化AI智能体内省调试

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该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。
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基于证据的组件配置规划

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affaan-m/everything-claude-code
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该工具根据项目代码库的实际证据，生成精确的组件目录（ECC）安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包，而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”（DAILY）和“库/参考”（LIBRARY）两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集，优化开发环境的纯净度和效率。
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遵循现有模式的API连接器构建

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南用于指导开发者如何构建新的API连接器或提供程序，要求其严格遵循目标代码库已有的集成架构和模式。核心目标是在不引入新架构的前提下，完成新的集成，确保配置、认证、错误处理和测试风格等方面的系统一致性。
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自动化审计与运维库存

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一个证据驱动的自动化审计工具，用于全面盘点企业级的自动化资源。它能帮助用户检查作业、钩子、连接器等组件的实时状态（是否运行、是否故障、是否冗余或缺失），从而在进行任何重大修改前，确保系统架构的稳定性和可靠性。
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代码流程游览生成器

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affaan-m/everything-claude-code
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用于创建结构化的CodeTour `.tour`文件，实现代码库的步进式游览。适用于新员工入职指导、系统架构讲解、代码审查（PR）或分析某个功能的工作流程。它提供精确到文件和行号的指南，确保学习路径清晰且具有目的性。
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模糊决策四方议会

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当用户面临模糊不清的重大决策、存在多个可行方案或需要权衡利弊时，召集四位虚拟顾问（架构师、怀疑论者、实用主义者、批评家）进行多角度论证。该工具用于识别潜在的盲区、权衡技术和业务风险，帮助做出结构化的战略决策。
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运营监控仪表盘构建器

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用于构建具备实际运营指导意义的监控仪表盘，适用于Grafana、SigNoz等可观测性平台。核心目标是将原始的指标列表转化为可回答关键运营问题（如系统健康度、瓶颈位置、所需采取行动）的决策工具，实现从数据展示到业务洞察的飞跃。
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