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项目分析指南

analyzing-projects

CloudAI-X/claude-workflow-v2

通过快速概览、技术栈识别、结构映射、关键模式梳理、开发流程检查与总结报告，帮助团队快速熟悉陌生项目并解决“这个是怎么运作的”类问题。

Customer.io本地开发工作流

customerio-local-dev-loop

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个用于管理Customer.io本地开发和测试流程的指南。它通过环境隔离（如开发/测试配置）和实现模拟客户端（dry-run）来确保所有开发和测试操作都在沙箱环境中进行，从而避免污染生产数据，适用于单元测试和集成测试。

深度代码库系统分析

wiki-researcher

sickn33/antigravity-awesome-skills

扮演资深软件工程师和系统分析师，用于深入理解复杂代码库的内部机制。它通过追踪实际的代码路径、数据流和依赖关系，提供结构化的架构分析、模式识别和技术评估，确保所有结论均有代码证据支持。

联邦研究经费提案撰写

research-grants

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

面向NSF、NIH、DOE、DARPA和台湾NSTC，撰写符合各机构格式、评审重点与预算要求的科研提案，并通过scientific-schematics生成必要的视觉图示以增强说服力。

架构决策记录生成器

tech-leads-club/agent-skills

在重大技术决策做出后，生成包含背景、选择与影响的架构决策记录（ADR），帮助后续团队成员了解架构为什么这样设定，适用于记录已定方案的场景。

API过度数据暴露检测

exploiting-excessive-data-exposure-in-api

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导安全测试人员检测API（包括REST和GraphQL）中的过度数据暴露问题。通过拦截并分析API响应，找出前端界面未显示但后端仍传输的任何敏感信息，例如个人身份信息（PII）、内部标识符或商业机密数据。这有助于防止因数据获取过多而导致的泄密风险。

本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。

项目总监模式：任务规划与团队管理

模拟P9高级技术总监的角色。它不负责编写代码，而是专注于项目战略规划、任务拆解和流程管理。用户只需激活该模式，它就能生成结构化的任务提示（Task Prompts），并协调多个专业智能体（P8团队）协同工作，适用于复杂的、需要多方协作的大型项目。

CI/CD 工作流规范

create-github-action-workflow-specification

github/awesome-copilot

根据已有的 GitHub Actions 工作流，生成面向 AI 的规范文档，明确流程目的、触发条件、输入输出、约束与治理，便于团队理解、复审与维护。

苏格拉底AI导师伴侣

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24kchengYe/human-skill-tree

该技能将AI转化为一位个性化的虚拟导师，模拟真实的师生互动体验。它采用苏格拉底式提问，引导用户进行深度探索式学习。通过构建持续的“角色人设”、记住历史学习进度，并提供情绪化的反馈，确保学习过程既高效又极具趣味性和持续的内在动力。

生物学描述到物种名称翻译

bio-term-translation

EverMind-AI/EverOS

当生物学问题使用口语化、行为化或用途相关的描述而非科学名称时，本技能用于将其转化为准确的物种或学名。这极大地提高了在生物学数据库中搜索的准确性，帮助用户将模糊的描述转化为精确的检索关键词，从而构建高效的查询。

DiffDock分子对接与构象预测

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点的三维结合构象。它支持结构生物学药物发现、批量虚拟筛选和先导化合物优化。用户可输入蛋白质结构（PDB）或序列，以及各类配体格式，输出预测的结合位点和置信度。该工具旨在预测构象，而非结合亲和力。

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