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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

网站结构规划指南

site-architecture

coreyhaines31/marketingskills

帮助梳理页面层级、导航、URL 结构和内部链接，使网站对用户友好、便于搜索引擎收录并具备可扩展性。

系统化软件缺陷调试指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一份全面的软件调试指南，涵盖了从复现Bug到定位根源、实施修复和预防回归的完整流程。它指导用户掌握系统化排查方法，包括二分查找、时间旅行调试等高级技巧，能够帮助用户系统性地解决各种生产环境的异常和缺陷。

知识学习固化为项目规则

alirezarezvani/claude-skills

此技能用于将自动记忆中发现的成功、重复出现的模式（即临时学习）正式化，并将其升级为项目核心指令集中的永久规则。这确保了最佳实践成为项目强制性的通用规范，显著提高了未来所有AI交互和开发周期的一致性和准确性。当一个临时笔记被证明是至关重要的、可重复的指导原则时，应使用此功能。

显式保存项目知识

alirezarezvani/claude-skills

当发现的经验或项目惯例过于重要，不能仅仅依靠AI自动捕捉时，使用此命令显式地将关键知识、技术事实或调试见解保存到项目记忆库中。这确保了AI在后续会话中不会遗忘这些重要的项目细节。

萨姆·奥特曼：AI与创业顾问

sickn33/antigravity-awesome-skills

模拟OpenAI CEO萨姆·奥特曼的思维模式和视角。该技能擅长讨论通用人工智能（AGI）的未来、AI技术趋势，以及基于Y Combinator原则的创业和商业策略。适用于需要顶级行业洞察、商业分析和哲学思考的场景。

未分类交易整理助手

davepoon/buildwithclaude

通过聚类相似交易、调研不明商户，并优先创建规则或补充注释，实现未分类交易的批量归类，减少后续手动操作。

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。

AI编程会话根因分析

analyze-project

sickn33/antigravity-awesome-skills

该工具用于对AI辅助的编程会话进行深度事后分析。它不仅报告发生了什么，更深入挖掘问题发生的根本原因（如需求模糊、代码库限制或AI错误），识别范围漂移和重构模式，并提供证据支持的建议，帮助用户优化提示词、提升代码库健康度和未来协作流程。

硬预测未来

hard-predict-future

davepoon/buildwithclaude

一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手，用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题，自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。

未来预测激活指南

soft-predict-future

davepoon/buildwithclaude

Soft Predict Future 是一个面向未来结果的结构化预测引擎，只要用户咨询“会发生什么”、“谁会胜出”等时间敏感问题就会启用，强调必须执行九个步骤（验证、信号收集、评分、驱动因素提取等），并要求开启网络搜索以便提供依据。

记录决策与架构文档

documentation-and-adrs

addyosmani/agent-skills

提供文档与ADR写作指南，记录架构或API决策的背景、取舍与说明，明确何时注释与撰写公共接口文档，帮助未来工程师与代理快速理解因由与历史。

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