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简洁高效的编码与表达
sharp-coder
sickn33/antigravity-awesome-skills
106
本技能结合了“思考”(THINK)和“表达”(SPEAK)两个层面。THINK层确保代码具备极简、外科手术式的精度和严谨的工程纪律;SPEAK层则能根据需求,将文字描述压缩到最高效的程度,实现信息密度最大化。适用于需要极度简洁和高精度代码输出的场景。
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跨尺度结构诊断协议
crossframe
sickn33/antigravity-awesome-skills
205
这是一个用于复杂系统、组织或公共争议的结构性诊断协议。它要求用户执行严格的多阶段内部推理,强制分离出事实边界、证据链、尺度范围和责任归属,确保结论的深度结构完整性和可靠性。
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跨框架案例库构建
crossframe-casebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
304
该技能用于将原始、非结构化的材料(如聊天记录、项目复盘、公共争议)转化为标准化的案例库条目。它负责抽取案例的关键要素,包括事实边界、机制链、责任链和可复用概念,确保知识的沉淀和复用性。它是一个强大的知识管理工具,用于专业分析和模式识别,而非提供即时建议。
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交叉框架结构批判写作
crossframe-critical
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
这是一个专业的技能,用于撰写深度、结构化的批判性长文和学术报告。它遵循“交叉框架”方法论,首先构建论证基础(结构、证据边界、机制),然后应用批判矩阵,确保分析的广度和深度。特别适用于需要严谨学术逻辑、复杂论证链和高度结构化输出的中文长文撰写场景。
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组织结构诊断与修复
crossframe-org
sickn33/antigravity-awesome-skills
347
本技能用于对团队、项目、组织等进行结构化的故障诊断和修复。它不进行个人批判,而是系统分析责任链、授权链和流程机制,生成可执行的诊断备忘录和低风险试点计划。确保所有的修复方案都具有系统性和可操作性,聚焦于解决结构性问题而非个人能力不足。
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公共议题与治理分析
crossframe-public
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供一套高度结构化、严谨的公共议题分析框架。它用于对平台治理、公共政策、机构合规和公众承诺进行深度分析,核心任务是建立证据边界、评估程序正义性,并追踪信息来源台账。本技能不能独立触发,需由CrossFrame主流程自动调度。适用于需要对公共事件进行高责任、多维度、证据化诊断的场景。
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跨框架推理与证据评审
crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
这是一个专业的高级质量门控技能,用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景,确保输出符合严格的内部协议规范。
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跨框架概念深度教学与纠偏
crossframe-teach
sickn33/antigravity-awesome-skills
336
本技能提供跨框架概念的系统化、深度教学。它将复杂的理论概念拆解成普通人易懂的语言,并结构化地输出概念映射、常见误读边界、现实观察信号和练习题,确保用户真正理解概念,而非停留在术语表面,适用于深入学习和自我检验。
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确定性UI布局与可用性审计
deterministic-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
207
本技能提供一套严谨的UI审计流程,用于超越主观感受,科学地验证界面的布局平衡性与可用性。它结合了基于数学的确定性空间审计(计算重心、光学中心等)和基于尼尔森十大可用性原则的专业可用性评审,确保设计达到可量化的标准。
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Go语言惯用法与效率指南
go
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
本文档是Go语言(Golang)的惯用法与最佳实践参考。它详细介绍了Go语言中处理错误、并发编程(Goroutines/Channels)、结构体设计、切片和映射的高效、地道写法,帮助开发者编写出高质量、高可读性的代码。
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A/B测试规划与设计
ab-test-planner
mohitagw15856/pm-claude-skills
176
本技能用于指导产品功能、UI/UX改进、用户流程和定价模型的A/B测试设计。它能生成完整的测试计划,包括假设构建、计算所需样本量、估算测试周期、定义核心指标和护栏指标,并提供详细的结果解读指南,确保测试结论具有统计学可靠性。
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人工智能伦理与负责任AI审查
ai-ethics-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
283
此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险,提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档,适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。
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