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Skill UI

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搜索 IDE ，共找到 7223 条记录
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自动化单元测试生成器

unit-test-generator
JackyST0/awesome-agent-skills
229
本技能可根据提供的源代码自动生成全面的单元测试用例。它支持多种主流语言（如Python, JavaScript, Java等）和对应的测试框架。使用它可以高效提高代码覆盖率、测试边界条件和异常处理，大幅减少手动编写测试的时间。
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微信公众号内容战略规划师

wechat-official-account-strategist
sickn33/antigravity-awesome-skills
327
专业的微信公众号内容营销策略工具。它提供一套完整的从文章标题到内容架构的营销流程，包含实用的标题公式、首屏优化技巧和私域流量转化路径。适用于策划公众号文章、制定内容日历和提升读者的互动率。
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撰写和构建AI技能

write-a-skill
alirezarezvani/claude-skills
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本指南提供了一套完整的框架，用于撰写和构建新的AI智能体技能。它详细介绍了三阶段工作流程，包括需求收集、起草核心说明（SKILL.md）和优化结构。它强调了描述、脚本和文件分割的最佳实践，从而提高智能体的可靠性和可用性。
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学术论文写作智能管线

academic-paper
Imbad0202/academic-research-skills
254
这是一个由12个智能体组成的全流程学术论文写作系统，旨在指导用户完成从概念到最终成稿的所有步骤。它覆盖了文献调研、结构规划、正文撰写、多格式引用校对、撰写双语摘要，直至生成符合期刊要求的LaTeX/DOCX/PDF最终稿件。特别融入了写作风格校准和模拟同行评审，确保学术文章的专业性与高标准。
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多视角学术论文审稿专家系统

academic-paper-reviewer
Imbad0202/academic-research-skills
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该系统模拟了完整的国际期刊同行评审流程。它动态配置五位专家审稿人（主编、3位同行专家和魔鬼代言人），从方法论、领域专业知识、跨学科影响和核心论点等多个维度评估论文。输出结构化的审稿报告、期刊编辑决策以及详细的修改路线图，支持首次评审、修订验证和校准等多种模式。
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学术论文全流程管理总控器

academic-pipeline
Imbad0202/academic-research-skills
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这是一个全面的学术研究流程总控器，旨在管理从初步研究到最终定稿的整个学术周期。它引导用户完成撰写、完整性验证、两阶段同行评审和修订等关键强制步骤。该技能本身不执行实质性工作，而是负责跟踪状态、推荐模式，并在可复现的流程中调度专业技能，确保整个学术过程的严谨性。
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通用深度学术研究助手

deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
406
这是一个由13个智能体组成的通用、全流程学术研究代理系统。它覆盖了整个研究生命周期，包括：从提炼核心问题、设计研究方法，到进行系统文献回顾、元分析、事实查核和偏倚评估。最终能够生成符合APA 7.0标准的完整报告，是学术研究者、学生等深度研究需求的专业工具。
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Prisma ORM高级模式与最佳实践

prisma-patterns
affaan-m/everything-claude-code
145
本指南详细介绍了在使用Prisma ORM构建TypeScript后端应用时的生产级最佳实践。内容涵盖了优化的Schema设计、复杂查询编写、事务管理、分页策略，并重点指出了服务器无状态环境和批量操作中常见的性能陷阱，帮助开发者构建健壮的后端架构。
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Rhino 3D脚本编程与自动化

rhino3d-scripts
github/awesome-copilot
125
本技能指南涵盖了Rhino 3D的复杂脚本编写和自动化流程。它支持多种脚本类型，包括RhinoPython、VBScript和直接的RhinoCommon编程。可用于编写高质量的生产脚本，实现几何体操作（如层、块、视图），构建定制命令宏，以及自动化重复的建模任务，是提升设计效率的核心工具。
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Oracle到SQL Server迁移助手

ssma-console
github/awesome-copilot
482
本工具详细介绍了从Oracle数据库到SQL Server的完整端到端迁移流程。它通过模拟SSMA控制台的各项操作，自动化了模式转换、数据迁移和评估报告的生成，适用于规划异构数据库迁移的架构师和开发者。
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推荐系统管道架构设计

recsys-pipeline-architect
affaan-m/everything-claude-code
213
本技能提供了一个系统化的框架，用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型（源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用），适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景，如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。
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日语NLP挑战与局限性报告

research-issues
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
231
该技能用于深入调研指定主题在日语自然语言处理（NLP）领域当前的挑战、局限性和尚未解决的问题。它结合了本地数据集和实时网络搜索，生成详细的“问题报告”，帮助用户了解该领域的技术瓶颈、评估现有成熟度并挖掘未来研究方向。
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