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管理咨询案例面试辅导
04-consulting-career
24kchengYe/human-skill-tree
172
本辅导旨在为用户提供全方位的管理咨询职业准备。核心内容包括案例面试技巧、假设驱动的结构化问题解决能力、关键商业框架(如MECE、盈利性分析、M&A评估)的应用,以及提升顶尖咨询公司面试表现。适用于准备进入顶级战略咨询公司或希望提升专业咨询技能的职场人士。
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社交媒体缺陷报告聚类
bug-clustering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
该技能是内部流程,用于处理原始的X/Twitter帖子,将其转化为结构化的缺陷报告。其流程包括解析、内容去重、PII脱敏、可靠性评分和分类,最终利用签名算法将相关的缺陷报告进行聚类。适用于大规模社交媒体缺陷工单的高效分流与分析。
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单体应用模块化分解分析
modular-decomposition
tech-leads-club/agent-skills
200
此技能提供一个完整的、分步的分析流程,用于结构性地分析单体代码库。它功能包括组件清点、识别领域重复逻辑、清理模块层级、测量模块间耦合度,并将组件分组为候选的、符合领域边界的服务单元。适用于架构师在进行服务拆分或重构前的预分析。
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影视剧角色与情节交叉验证
tv-character-verification
EverMind-AI/EverOS
425
本技能用于影视剧的最终验证阶段。当初步找到候选剧集后,必须通过组合搜索(如:["剧名"] 角色 [角色名] 出生 [年份])来验证其是否满足所有复杂的约束条件,包括角色细节、情节事件或演员经历。它强调对初步结果的批判性思维和逐项核对,避免误判。
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发现未收录的日文NLP资源
find-new-resources
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
437
本技能用于发现当前未被收录的日文自然语言处理(NLP)资源,包括GitHub代码库和Hugging Face模型/数据集。它根据用户指定主题搜索新的资源候选,并直接输出可用于贡献的Markdown格式内容。
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推荐系统管道架构设计
recsys-pipeline-architect
affaan-m/everything-claude-code
213
本技能提供了一个系统化的框架,用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型(源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用),适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景,如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。
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潜在客户名单构建与筛选
prospecting
coreyhaines31/marketingskills
210
本技能旨在系统性地寻找、筛选和构建高度精确的潜在客户名单。它支持多种业务场景,包括B2B SaaS公司、通用B2B企业、本地小商家以及早期需求信号挖掘。流程涵盖了定义理想客户画像(ICP)、数据源整合、严格资质验证和目标优先级排序,确保提供的名单是可直接用于外联的。
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提示历史技能提炼
skill-suggester
sickn33/antigravity-awesome-skills
447
本技能用于分析您的opencode提示历史记录,找出重复出现的复杂工作流和未满足的需求。它能根据频率、工具调用复杂度等维度,推荐可创建的新技能或命令模板,帮助用户避免重复劳动,显著提升工作效率。
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技能创建元技能校验器
skill-creator-linter
opensquilla/opensquilla
272
内部工具,用于在元技能(SKILL.md)注册前进行全面校验。它执行结构化验证(G1:解析、引用、XML转义检查)和调度器空跑(G2),确保技能的确定性和功能完整性,输出JSON格式的诊断报告。
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技能提案管理工具
skill-creator-proposals
opensquilla/opensquilla
487
这是一个内部工具,用于管理和提交新技能(meta-skill)的提案。它支持原子化写入提案、列出待审核的提案,以及根据审核结果将提案正式接受并激活。该工具主要用于自动化技能构建和版本控制流程。
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元技能冒烟测试工具
skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
447
本工具是一个内部系统组件,用于对候选元技能进行冒烟测试。它通过模拟元解析过程,利用LLM生成的正向(G3)和负向(G4)测试用例,来验证所提交技能的结构完整性和系统鲁棒性,确保跨供应商环境下的兼容性。
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产品数据分析标准框架
data-analysis-standard
mohitagw15856/pm-claude-skills
105
本框架提供了一套结构化的产品数据分析流程,用于深度分析产品指标、漏斗转化和用户留存。它指导用户从原始数据中提炼出清晰的业务洞察,并通过“是什么、为什么、影响如何、下一步做什么”四大问题,确保分析结果具有极强的可操作性和指导意义。
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