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搜索 Go ，共找到 3365 条记录
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自动化单元测试生成器

unit-test-generator
JackyST0/awesome-agent-skills
229
本技能可根据提供的源代码自动生成全面的单元测试用例。它支持多种主流语言（如Python, JavaScript, Java等）和对应的测试框架。使用它可以高效提高代码覆盖率、测试边界条件和异常处理，大幅减少手动编写测试的时间。
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学术论文写作全流程助手

academic-paper
Imbad0202/academic-research-skills
381
这是一个强大的12代理流水线，专为学术写作者设计，可指导用户完成从论文构思、文献调研、结构大纲、撰写草稿到引用核对和模拟同行评审的全流程。它支持风格校准和写作质量检测，确保学术输出的严谨性与专业性。
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完整的学术研究工作流编排器

academic-pipeline
Imbad0202/academic-research-skills
398
本工具是一个全面的编排系统，用于管理完整的学术研究生命周期。它从最初的研究构思、论文草稿撰写、严格的完整性校验、多阶段同行评审、修订，直到最终发表。它将深度研究、论文撰写和评审过程整合为一个结构化、可复现、高质量门控的十阶段工作流，确保每一步的学术完整性。
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通用深度学术研究团队

deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
181
这是一个通用的、多阶段的学术研究智能体系统。它支持从研究问题制定、系统文献检索、跨源综合分析，到偏倚评估和最终生成符合APA 7.0标准的专业报告的全流程。适用于需要进行深度学术研究、综述或事实核查的学者、学生及研究人员。
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日语NLP挑战与局限性报告

research-issues
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
231
该技能用于深入调研指定主题在日语自然语言处理（NLP）领域当前的挑战、局限性和尚未解决的问题。它结合了本地数据集和实时网络搜索，生成详细的“问题报告”，帮助用户了解该领域的技术瓶颈、评估现有成熟度并挖掘未来研究方向。
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决策级实体研究报告

dossier
alirezarezvani/claude-skills
376
本技能提供决策级的实体研究报告，而非泛泛的资料汇编。它强制用户先提出一个核心假设，然后基于该假设进行深入的验证和反驳。报告包含假设验证结论、身份事实、活动时间线、网络信号、风险警示点和来源出处审计记录，特别适用于尽职调查、投资分析和高风险会议准备。
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文档锚定的系统设计评审

grill-with-docs
alirezarezvani/claude-skills
147
这是一个结构化、文档驱动的系统设计评审过程。它通过与项目现有的领域术语表（CONTEXT.md）、架构决策记录（ADRs）和代码库进行交叉比对，来挑战和细化当前的设计方案。目的是消除模糊性，确定精确的术语，并通过具体的场景压力测试，确保所有重大决策都得到充分记录和共识。
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专利先例与市场布局智能分析

patent
alirezarezvani/claude-skills
147
本技能提供高级专利先例和市场布局智能分析，而非简单的搜索。它强制用户选择五个专业场景之一（如新颖性、可自由运营性、竞争格局等），通过多源数据库检索，生成包含技术评估、风险标记和战略建议的详细报告，用于指导专利布局和商业决策。
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混合研究智能路由器

research
alirezarezvani/claude-skills
465
这是一个混合研究智能路由器，可根据用户请求自动判断，将其分派给多个专业的子技能（如专利检索、学术文献综述、科研基金等），或运行一套完整的通用搜索流程。适用于需要高精度、多维度、并要求提供完整引用源的复杂研究任务。
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商业营收与预测分析器

commercial-forecaster
alirezarezvani/claude-skills
67
该工具专为商业高管准备董事会演示的预测报告。它超越了单一数字预测，将销售管道分解为承诺、最佳和仅管道三级预测。同时，它能项目队列级别的净/总留存率（NRR/GRR）来发现“漏损”队列，并根据标准差评估漏斗各阶段的置信度，确保所有假设都透明化展示。
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商业折扣政策治理框架

commercial-policy
alirezarezvani/claude-skills
268
本技能用于设计公司层面的商业折扣政策和规则体系。它提供构建四维折扣矩阵（考虑ARR、期限、支付条款等）、设计异常折扣审批流程、以及进行政策合规性检查（Linter）的工具。旨在为高管/RevOps团队建立可防御、可审计的折扣治理框架，以防止折扣滥用和利润流失，而非用于审批单笔交易。
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深度学习面试知识速查手册

interview-cheatsheet
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
263
该技能可根据指定的机器学习或大型语言模型（LLM）主题，生成一份长篇、结构极其严谨的中文教程速查手册。教程不仅包含核心公式推导和从零开始的PyTorch代码实现，还设有详细的对比表格和25个分级（L1-L3）高频面试题，是进行深度学术学习和技术面试准备的理想工具。
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