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EVM代币精度安全管理

evm-token-decimals
affaan-m/everything-claude-code
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本工具用于解决EVM生态系统中的小数点不一致性问题，防止残高或USD值因精度计算错误而产生“静默”的数位差异。核心功能包括运行时查询代币精度、跨链缓存机制、处理跨链桥接代币的精度漂移，确保在构建机器人、仪表盘和DeFi工具时，数据的准确性和一致性。
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统一警报与通知管理系统

unified-notifications-ops
affaan-m/everything-claude-code
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本技能旨在解决来自GitHub、Linear、本地钩子等各种工具的通知碎片化和噪音问题。它提供了一个统一的、操作化的工作流设计框架，用于整合和管理所有警报。核心目标是通过定义明确的严重性等级、责任人、路由渠道和后续操作步骤，将分散的通知流汇聚成单一、可操作的流程。
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结构化技术变更追踪器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个强大的系统，用于使用结构化JSON记录追踪所有代码修改，并强制执行状态机流程（如计划 -> 部署）。它对于AI编程工作流至关重要，确保即使会话过期或中断，新的会话也能接收完整的上下文、进度和阻碍点，从而无缝恢复工作。非常适用于复杂的、多阶段的开发项目和新代码库的上手。
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DeerFlow智能代理交互平台

claude-to-deerflow
bytedance/deer-flow
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本技能用于通过HTTP API与DeerFlow AI智能代理平台进行深度交互。它支持管理复杂的、多步骤的AI工作流，包括执行深度研究、代码运行、网页内容抓取和文件分析。适用于需要系统性、自动化处理和多轮次对话的复杂研究任务。
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社区建设与增长策略

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coreyhaines31/marketingskills
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这是一份专业的社区营销和增长指南。它帮助用户从零开始设计、启动和运营线上社区（如Discord/Slack）。适用于需要提升品牌忠诚度、扩大口碑传播、将用户转化为品牌的拥护者，或建立可持续用户生态系统的场景。内容涵盖社区文化构建、增长飞轮设计和大使计划等核心策略。
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系统化调试与错误恢复指南

debugging-and-error-recovery
addyosmani/agent-skills
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当代码出现问题（如测试失败、构建中断或运行时错误）时，本指南提供了一套系统化、结构化的故障排除流程。它指导用户从重现问题到定位根源，确保修复的始终是问题的根本原因，避免盲目猜测和修补表面症状。
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高级前台界面设计系统

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Leonxlnx/taste-skill
448
这是一个用于生成高质量、非模板化前端界面的高级技能。它严格遵循设计流程，首先深入理解用户需求、目标受众和品牌约束。接着，通过设置设计变化度、运动强度和视觉密度三个核心参数，并结合主流的设计系统（如Fluent UI/Material Design），确保产出的界面设计专业、克制且高度契合特定场景。
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Flutter应用Firestore集成与优化

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evanca/flutter-ai-rules
387
本技能旨在指导开发者掌握在Flutter应用中使用Firebase Cloud Firestore的最佳实践。内容涵盖了数据模型设计、CRUD操作、实时监听、事务处理以及系统扩展性优化。学习如何实现高性能的查询、基于游标的分页，打造稳定可靠的移动端数据层。
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Golang gRPC服务最佳实践

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samber/cc-skills-golang
287
本技能集提供了使用Golang构建生产级gRPC微服务的最佳实践指南。内容涵盖从Protobuf定义、错误代码处理、拦截器（如日志、认证）到优雅停机和连接管理等高级架构模式，帮助开发者构建健壮且可运维的分布式系统。
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Golang可观测性：监控与追踪

golang-observability
samber/cc-skills-golang
184
用于构建高质量、高可观测性的Go服务技能。涵盖了五个关键信号的最佳实践：结构化日志(slog)、Prometheus指标、OpenTelemetry分布式追踪、性能分析(pprof)和用户行为监控(RUM)。适用于新功能开发、代码审查或整体代码库审计，确保系统状态可被全面追踪和诊断。
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Go语言库与框架推荐

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samber/cc-skills-golang
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作为一个Go生态系统专家，本技能用于推荐生产级别的Go语言库和框架。它遵循最佳实践，核心原则是优先使用标准库。当您需要比较替代方案、为特定任务选择最佳库，或为Go项目添加新依赖时，请使用此技能。
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Golang高级内存缓存系统

golang-samber-hot
samber/cc-skills-golang
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这是一个用于Go语言的高级内存缓存系统。它提供了多种先进的淘汰算法（如W-TinyLFU、LRU等），支持TTL、读透加载器（Read-Through）和系统容量估算。适用于对缓存性能、延迟和资源管理有高要求的后端服务和系统设计。
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