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OpenClaw长期记忆插件配置与部署

openclaw-memory-tencentdb-setup
TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory
196
本指南详细指导用户在OpenClaw环境中部署和配置本地长期记忆插件，实现从对话捕获、信息提取到上下文召回的完整生命周期管理。覆盖了环境预检、插件安装、高级参数设置（如召回阈值、向量嵌入）以及故障排查，确保系统具备稳定的长期记忆和知识检索能力。
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设备端隐私信息模型选择

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maziyarpanahi/openmed
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本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息（PII）检测模型。它根据输入语言、所需运行环境（如PyTorch、MLX）和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表，并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试，以确保数据隐私安全。
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项目全生命周期规划与执行管线

plan-pipeline
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个高级的项目全生命周期编排工具，覆盖了从概念提出到代码发布的完整开发流程。它包含五个关键阶段：产品方向审核、架构设计审核、详细规划、流程验证和最终执行。使用该工具可确保在编写任何代码之前，所有关键的业务和技术门槛都得到充分的确认和锁定，从而最大程度地降低项目风险。
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产品战略总监审查

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一个在代码实现前使用的战略产品门控。它不直接编码，而是强制用户从产品管理者的视角审视需求，挑战假设。它提供三种模式：拓展愿景（寻找10倍升级）、固定范围（找出所有潜在失败点）或范围精简（确定最小可行产品MVP），确保开发方向解决的是用户真正的核心问题。
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结构化五阶段实现规划

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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这是一套严谨的五阶段开发规划流程，用于在编写代码前系统性地分析项目需求（PRD）和设计规范。它能生成包含架构决策记录（ADR）、详细任务分解和测试计划的完整实施方案。该流程确保所有技术和设计决策都经过充分讨论、记录和范围界定。
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计划流程：多层级验证

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本工具提供全面的两层级计划验证。第一层进行即时的结构化检查（包括格式、依赖和规范合规性）。第二层则根据计划内容，自动触发专业的领域代理（如安全、数据库、性能等）进行深度审查。系统要求所有发现的问题必须得到解决后才能执行，支持自动修复和人工决策。
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AI学术论文投稿就绪审计

prai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南是为提交至高水平《模式识别与人工智能》期刊的原创长文准备的全流程就绪审计手册。它系统性地覆盖了学术论文从格式（中英文摘要、中图分类号）、篇幅控制，到学术规范（查重、一稿多投）等所有关键环节，旨在确保稿件达到国际同行评审的发表标准。
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严谨证明流程编排器

proof-orchestrator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道，涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理，以及在本地尝试受阻时，有序地将任务升级到外部AI模型（如GPT Pro）或进行深度审计，确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。
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协议逆向工程与流量分析

protocol-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
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这是一份专业的协议逆向工程工作流指南。它详细介绍了如何从原始PCAP数据中，系统性地还原和分析复杂的网络协议结构。适用于处理自定义二进制协议、Protobuf、gRPC、WebSocket等协议的安全测试和底层数据分析场景。
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网页应用系统化质量保证流程

qa
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
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本指南提供了一套完整的、分层级的网页应用质量保证（QA）流程。它覆盖了从范围确定（差异感知）、测试深度选择（快速、标准、详尽），到详细的问题分类（功能、视觉、用户体验等），再到结构化的缺陷报告和关键的“修复与验证”闭环，确保软件质量。
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代码实现前综合规划评审

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FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
436
在开始编码之前，使用此技能对项目规划进行系统性、多维度的深度评审。它覆盖了架构设计、代码质量、测试覆盖和性能优化四个关键方面，帮助识别潜在的缺陷、技术债务和设计风险，确保方案稳健可靠。
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OpenMed设备端本地部署指南

running-openmed-ondevice
maziyarpanahi/openmed
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本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型，以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端（MLX用于Apple Silicon，CoreML用于iOS/macOS，ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器）的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行，保证受保护的健康信息（PHI）不会离开设备。
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