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搜索 Go ，共找到 3365 条记录
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US核心FHIR资源验证

validating-us-core
maziyarpanahi/openmed
285
本技能用于在将FHIR资源提交给电子病历系统（如Epic或Cerner）前，进行US Core标准合规性验证。它确保数据不仅结构正确，还符合美国医疗行业强制要求的业务标准和元素完整性，并将完整的验证结果转化为标准的OperationOutcome。
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网络搜索与信息检索

web-search
opensquilla/opensquilla
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该技能通过DuckDuckGo API提供强大的网络搜索功能，可搜索文本、新闻、图片和视频等多种类型的内容。支持按时间范围、地理区域、内容类型及媒体特性（如图像尺寸、视频时长）进行精细化过滤。非常适用于进行研究、事实核查、获取最新资讯和收集网络资源。
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通信学报投稿就绪审计指南

jonc-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
299
这是一份为作者准备投稿《通信学报》的详细预审清单。它涵盖了从行文次序、摘要结构、关键词数量、中图分类号填写，到参考文献格式（GB/T 7714）、查重率（低于 20%）等所有硬性学术要求。本指南旨在帮助作者将稿件打磨到符合期刊三审制（初审、外审、终审）的最高学术标准，避免初审阶段的退稿风险。
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构建可审计证据地图

build-evidence-map
github/awesome-copilot
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该技能用于将有争议的问题或复杂决策转化为结构化、可审计的证据地图。它系统性地追踪所有支持、矛盾、限定和缺失的证据，确保所有推理关系和源证据区域得以完整保留，支持严谨的批判性审查。
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烹饪大师助手

chef-assistant
NVIDIA/SkillSpector
245
专业的烹饪助手，覆盖从食谱规划到实战执行的全流程。它结合了食物科学和风味结构学的原理，帮助用户掌握各种烹饪技巧（如切工、乳化、红烧），解决菜肴风味不佳的问题，并提供精确的步骤指导，确保每一道菜都能达到专业水准。
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Shopify应用商店评论汇总与行动报告

shopify-review-triage
github/awesome-copilot
326
本工具旨在处理公开的Shopify应用商店评论（尤其是低星评），生成结构化、可操作的行动报告。它将反馈分类为：事故风险、重复摩擦点、定价混淆和功能需求，为产品和支持团队提供P0-P3级别的优先级评估。同时，它保留每条反馈的原始公开链接和标签，便于人工深入分析。
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有限理性决策法

thinking-bounded-rationality
tjboudreaux/cc-thinking-skills
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当资源（时间、上下文、工具）有限，但搜索空间巨大时，本技能指导用户如何做出高效决策。核心原则是首先设定一个明确的“足够好”的标准（渴望水平）。一旦达到该标准，应立即选择该选项，避免陷入过度分析和无限循环的搜索陷阱。
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能力圈原则：断言可靠性检测

thinking-circle-of-competence
tjboudreaux/cc-thinking-skills
326
这是一个严格的推理框架，用于防止模型过度自信地编造事实（幻觉）。它要求用户将能力圈视为证据边界，根据信息来源将断言分为“有根据”、“部分根据”和“无根据”三类。使用前必须评估犯错的代价，从而决定是给出答案、进行信息检索还是选择不回答。
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效果化思维：深度不确定性规划

thinking-effectuation
tjboudreaux/cc-thinking-skills
311
这是一种适用于极度不确定环境的战略规划方法。它摒弃了从固定目标出发的传统模式，而是要求使用者从“现有资源（能力、人脉）”和“可承受的损失范围”开始发散。通过一系列小而可控的行动，获取现实的承诺和信息，让最终目标在实践中自然浮现。
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凯普纳-特格分析法

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tjboudreaux/cc-thinking-skills
401
这是一种严谨的分析框架，用于解决复杂的问题诊断和决策制定。它包含两种模式：问题分析（通过IS/IS-NOT对比寻找根本原因）和决策分析（通过筛选必要条件MUSTs、加权重要性WANTs，并暴露潜在风险）。适用于需要结构化证据和系统性风险评估的工程或商业场景。
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机会成本评估框架

thinking-opportunity-cost
tjboudreaux/cc-thinking-skills
151
这是一种严谨的决策科学方法，用于量化稀缺资源（时间、预算、注意力）在分配过程中的权衡取舍。它不只关注选择的路径，而是要求分析者识别出放弃的最佳替代方案，从而计算出净价值增量（选择价值减去放弃的最佳价值）。适用于功能优先级排序、重大项目承诺和战略规划，以避免只依据表面收益做决策。
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概率思维与定量预测方法

thinking-probabilistic
tjboudreaux/cc-thinking-skills
427
这是一套严谨的预测框架，用于在信息不完全的情况下进行量化估算和风险预警。它指导用户将模糊的直觉转化为基于基础概率的范围，通过系统化的证据更新（贝叶斯方法），显著提升决策的科学性和可靠性。
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