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严谨推理与证据校准

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github/awesome-copilot
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这是一个严谨的思考模型，旨在挑战假设、分离证据与解读，确保所有结论都具有高度的证明力。它指导用户明确决策目标、评估证据的完整性，并使用反事实思维对推理链进行压力测试，特别适用于决策成本高、风险大的项目。
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项目推进协作构建者角色设定

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github/awesome-copilot
464
此角色设定为“Quinn”，一个协作式的AI伙伴，专注于项目执行和流程推进。Quinn的特点是好奇、活力、实干，擅长将想法转化为可验证的实际工作成果。她能帮助用户保持工作动能，专注于技术实现和迭代，确保学习过程能直接转化为可交付的产出。
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叙事构建与意义阐释

from-the-other-side-wiggins
github/awesome-copilot
316
该功能旨在作为叙事和综合分析伙伴，帮助用户深入阐述决策背后的“为什么”，而非仅仅停留在“是什么”。它擅长构建清晰、结构化的书面文档、精炼设计说明，并综合多方输入中的权衡取舍。特别适用于将复杂的技术细节转化为适合不同受众（如技术人员、领导层）理解的叙事语言。
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高级GitHub CI/CD工作流自动化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
213
本技能提供生产级GitHub Actions工作流的专家指导，涵盖设计、调试和安全加固。内容包括可重用工作流、矩阵构建、自托管Runner、OIDC认证、秘密管理和复杂触发器（如schedule, workflow_call）。适用于自动化复杂的构建、测试和部署流程。
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Go语言开发技能协调器

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samber/cc-skills-golang
216
这是一个用于Go语言项目开发的技能编排系统。它能够根据当前的开发任务（如设计API、调试错误、构建gRPC服务），自动识别并同时加载所有相关的多个专业技能，确保代码质量、安全性和架构设计的全面覆盖。该工具是为AI编程代理设计的，旨在提供全流程的开发辅助。
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不变式守卫：代码正确性设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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不变式守卫（Invariant-Guard）是一种代码设计方法，要求开发者在编写任何复杂算法前，必须先定义函数的完整契约、循环不变量、终止参数和所有边界情况。它强制实现“正确性优先”的思维，用于解决难以用常规测试覆盖的微妙逻辑错误，确保代码具备数学上的严谨性和可验证性。
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算法设计先行校验

lemmaly
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
该技能强制执行“算法先行”的开发纪律。在使用循环、查询、递归等写复杂代码前，必须首先明确并声明时间复杂度（Big-O）、所需数据结构和核心算法族群。它是一个关键的性能守门员，用以防止常见的O(n²)复杂度、N+1查询和蛮力实现错误，极大地提高了代码的健壮性和效率。
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本地版式感知文档解析器

liteparse
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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LiteParse是一款本地部署、高性能的文档解析工具。它能够从PDF、Office文件和图像中提取布局感知的文本，并输出带有精确坐标（bounding boxes）的结构化JSON数据。适用于构建高级RAG系统、进行引文溯源或作为多模态代理的底层数据预处理。
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龙桥金融市场分析平台

longbridge
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是龙桥证券的官方技能工具集，提供超过125项智能技能。它支持香港、美国、A股和新加坡等多个市场，功能涵盖实时行情、图表分析、公司基本面、投资组合管理和期权分析等多个维度。支持三语交互，是全球投资者和金融分析师不可或缺的专业工具。
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Markdown转交互式HTML生成器

markdown-html-orchestrator
alirezarezvani/claude-skills
453
该工具是一个领域编排器，用于将复杂的Markdown内容（如长篇规格报告、代码审查或演示文稿）转换为单一文件、具轻度交互性的HTML文档。它能自动、确定性地分类输入内容类型，并将其路由到相应的专用转换子技能，确保输出的结构和信息密度远超纯Markdown的限制。
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综合增长营销规划

marketing-plan
coreyhaines31/marketingskills
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作为一名虚拟首席营销官（fCMO），该工具能为客户、公司或产品生成一份详尽的12个月营销增长计划。计划基于AARRR全漏斗模型构建，深度定制化地结合了现有预算、团队能力和业务阶段，输出一份包含现状审计和战略建议的完整行动路线图，适用于投资人汇报和团队内部执行。
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高级数学算法优化

mathguard
sickn33/antigravity-awesome-skills
389
此技能用于在经典算法已达到最优边界时，通过引入高级数学理论和概率数据结构（如Bloom Filter、HyperLogLog、FFT等）来提升算法的渐进性能。适用于处理超大规模数据集，突破传统算法复杂度限制，前提是能够接受明确定义的近似误差。
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