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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns

本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。

Roku设计系统指南编写

bergside/awesome-design-skills

本技能旨在充当Roku品牌的专家设计系统指南作者。它提供结构化的、可直接上手的指南，涵盖风格基础、组件解构、无障碍标准（WCAG 2.2 AA）和完整的作者流程。帮助用户创建一致、开发优先的现代化仪表板UI/UX。

证据驱动的命令行操作

该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化，并准确报告代码的当前状态和验证结果。

自动化GitHub拉取请求代码评审

github-review-pr

feiskyer/claude-code-settings

这是一个结构化的多智能体代码评审工作流，专门用于GitHub Pull Requests。它从多个角度（如项目规范遵从性、潜在Bug、历史上下文等）进行深度分析，提供置信度评分和高度结构化的反馈，确保用户获得专业、可操作的代码审查报告。

编码代理上手引导与辅导

help-me-get-started

data-goblin/power-bi-agentic-development

这是一个为初学者设计的、人性化的AI编码代理上手引导工具。它模拟了导师辅导的流程，为用户提供结构化的环境设置帮助和深入的概念解释。它包含两种模式：简洁的设置指导和深入的知识学习。适用于初次使用代理、理解核心AI概念（如模型、提示词、工具）或审计现有配置的场景。

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