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药代动力学与药效学建模

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能用于药代动力学和药效学建模，包括非房室分析、房室拟合及群体药代分析。通过 Python 脚本推导暴露指标、评估给药方案并预测药物相互作用，适用于分析浓度 - 时间数据，支持临床药理学工作流程。

项目文件检查工具

agentscope-ai/QwenPaw

此便携式技能允许 AI 利用标准文件工具检查和分析当前项目结构。它支持直接在工作区内查看代码文件、配置设置和文档。该固定技能确保在执行开发任务期间的文件操作具有稳定性和可靠性。

应用重构大师规则

refactoring-guru

ciembor/agent-rules-books

此技能应用重构大师规则来诊断代码异味并选择合适重构技术。它有助于在保持行为的同时避免失控的重设计。在进行设计或代码决策前，先阅读迷你规则。仅在需要时作为深度参考使用。确保目标清理不过度设计。

软件缺陷复现与确认

googleapis/mcp-toolbox

此技能用于验证 mcp-toolbox 项目中报告的缺陷。通过分析问题报告、检查版本和配置，并在本地尝试复现，以确定缺陷是否真实存在、已修复或配置错误。过程需引用具体证据（如文件路径和提交哈希）来支持确认、已修复或客户端问题的结论，确保高效的缺陷分派，避免不必要的资源设置。

风格包视频生成应用

taste-application

基于蒸馏风格包生成并剪辑视频：规划镜头、调用 fal 生成、按测量 LUT 调色、按节奏剪辑、融合现有素材、合成叠加层、铸造 3D 道具并数值验证结果。

视频风格蒸馏包

taste-distillation

将参考视频测量为可复用的风格包：3D LUT 调色、剪辑节奏、关键帧、叠加板及生成模型文本规范。用于捕捉画面风格、构建可重复调色并匹配节奏。

项目发现与设计规划

tech-leads-club/agent-skills

TLC Discover 将未成型想法转化为决策和设计文档，涵盖流程、架构和合同。它帮助团队研究问题、理解可行性并决定是否构建，再进行规划。该工具防止过早提出解决方案，确保决策具有具体数值，生成任何人都能遵循的规划，无需参加原始讨论。

计划工作实施与验证

tech-leads-club/agent-skills

该技能从已规划的工作中提取检查清单，构建实现，并用独立验证器证明每个检查项。适用于用户要求提取清单、构建工单或实现规范时。它确保严格的测试和基于证明的断言，防止自行报告完成。涉及提取检查、构建代码并独立证明每一项，以确保证质量。

PRD 转可执行任务

tech-leads-club/agent-skills

将已确定的需求文档、设计文档、RFC 或讨论串拆解为构建者可直接执行的任务。基于代码寻找可验证切片，编写意图、验收标准和边界，并标记未决问题。适用于任务规划，不用于需求探索或代码实现。

有效处理遗留代码

working-effectively-with-legacy-code

ciembor/agent-rules-books

应用迈克尔·费瑟斯启发的遗留代码规则，安全地修改难以测试的旧代码。使用特征测试、接缝、生长方法或包装方法。适用于高风险变更、缺失测试、依赖破坏及渐进式风险降低的软件维护场景。

Folklore变异证据检索

folklore-variant-evidence

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

通过 Folklore 临床变异解读 MCP，检索公开的 ClinGen 基因-疾病有效性断言，以及针对单个 GRCh38 胚系 SNV 或简单 indel 的来源链接证据，并对解析状态进行确定性分支处理。

Ruby on Rails 框架模式

本技能涵盖现代 Ruby on Rails 应用（Rails 7.1+ 及 8.x）的核心框架模式。包括目录契约、瘦控制器、服务对象、表单对象、查询对象、后台任务、ViewComponent、Hotwire 及 Rails 8 Solid 栈。适用于构建或审查 Rails 应用、控制器、模型、服务、任务及视图，确保可维护性和最佳实践。

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