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开源项目发布流程管理器

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该技能提供一个安全的、多阶段的流程，用于将私有的内部项目转化为可供公开使用的开源项目。流程包括：1. 分支（移除所有秘密凭证）；2. 清理（严格扫描代码，确保无敏感信息）；3. 打包（生成文档、安装脚本和发布所需文件）。它确保代码在公开发布前达到最高安全标准。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

软件功能精炼与部署准备

该技能执行SPARC开发方法论的最后两个阶段（精炼和完成）。它通过系统化的代码审查、提升测试覆盖率、性能验证以及生成可追溯性矩阵，将一个已实现的功能提升到可投入生产的质量级别。最终输出完整的部署准备报告，确保功能万无一失。

特性规范定义与需求收集

本工具执行SPARC方法论的初始阶段，用于系统化地收集新功能的全部需求。它引导用户定义功能性、非功能性需求，撰写可测验的验收标准（Given/When/Then），并梳理限制条件和边界案例。适用于项目初期，确保在开始编码前拥有完整的项目蓝图。

向量聚类：发现语义群组

该技能利用图谱社区检测算法（如谱聚类/Louvain）对指定命名空间内的向量集合（如代码嵌入）进行聚类。它用于发现数据集中潜在的主题、识别自然分组，并分析大规模、非结构化向量数据间的关联性。适用于需要根据语义相似性而非简单关键词匹配来组织向量数据的情况。

RevenueCat订阅购买测试指南

revenuecat-testing

evanca/flutter-ai-rules

为开发者提供系统性的RevenueCat集成测试方案。涵盖从首次购买到订阅生命周期（续费、升级、取消）的整个流程，核心在于验证后台的“可验证信号”（如事件日志），以确保应用的商业化和订阅功能稳定可靠。

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