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CQRS 架构实现模式
cqrs-implementation
sickn33/agentic-awesome-skills
154
本技能指导您实现命令查询职责分离(CQRS)模式,用于构建可扩展的软件架构。它专注于分离读写模型以优化查询性能并支持事件溯源系统。适用于需要独立扩展读取操作、处理复杂查询场景或构建高性能报告系统的情况。
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Cron定时任务诊断校验
cron-doctor
sickn33/agentic-awesome-skills
377
一个专业的Cron表达式诊断工具。它能深度校验和描述定时任务表达式,防止因语法通过但逻辑错误的“静默失败”。它特别检测了不可能日期、混淆的逻辑语义、资源突刺、步进漂移等五个常见陷阱,帮助用户准确理解和部署定时任务。
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跨尺度结构诊断协议
crossframe
sickn33/agentic-awesome-skills
127
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/agentic-awesome-skills
378
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/agentic-awesome-skills
78
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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跨框架辩论分析与结构
crossframe-debate
sickn33/agentic-awesome-skills
479
本技能用于分析复杂的命题、辩论或论证结构。它可以帮助用户将含糊的论断拆解为可检验的命题,系统性地识别隐藏的前提(事实、价值、因果等)、最强反驳、所需的证据门槛,以及结论的撤回条件,确保结论的科学性和稳健性,避免情绪化和片面判断。
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CrossFrame 深度中文文章写作
crossframe-essay
sickn33/agentic-awesome-skills
165
基于 CrossFrame 框架的中文深度文章写作工具。适用于撰写批判性洞察散文、公共评论、概念性文章及结构化草稿。通过先结构化诊断、概念保真和证据边界核验,最终生成高质量的完整长文正文。
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CrossFrame深度研究笔记
crossframe-notebook
sickn33/agentic-awesome-skills
57
本技能用于处理学术文本、理论或文章的深度研究笔记。它采用双向阅读法,要求用户首先还原原始文本的核心问题和观点,然后系统地将其与CrossFrame框架进行关联、比较、识别冲突及可吸收之处。它确保笔记结构严谨、引用可追溯,适用于学术研究和知识体系构建。
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组织结构诊断与修复
crossframe-org
sickn33/agentic-awesome-skills
283
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/agentic-awesome-skills
478
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/agentic-awesome-skills
56
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/agentic-awesome-skills
265
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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