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临床研究设计：终点、样本量和可行性

clinical-research
alirezarezvani/claude-skills
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该工具包用于构建前瞻性临床研究设计。它帮助用户选择和分类主要/次要终点，估算不同设计（均值、比例、生存）的样本量和统计功效，并对整个研究计划进行可行性评分（GO/NO-GO）。所有输出均为基于假设的估计值，并明确指定了对应的专业人员（临床医生、生物统计学家、监管负责人）进行确认，不能替代最终的临床事实或提交文件。
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复杂度优化：降低Big-O性能

complexity-cuts
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
本技能提供了一套系统化的代码重构流程，用于优化现有代码的时间和空间复杂度（Big-O）。它指导开发者识别性能瓶颈（如嵌套循环、N+1查询），并遵循“一次变换，验证，停止”的严格规则进行优化，确保代码既高效又语义准确。
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容器安全加固最佳实践

container-security-hardening
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了从构建到运行容器的全面安全加固最佳实践。内容涵盖Dockerfile最佳实践（如使用极简基础镜像、多阶段构建、非root用户），以及运行时安全策略和Kubernetes网络安全配置，旨在确保生产环境的高可用性和供应链完整性。
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惯例Git分支命名规范

conventional-branch
github/awesome-copilot
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本指南详细介绍了如何遵循“惯例分支”规范来命名Git分支。它定义了标准化的分支类型（如feature/、bugfix/、hotfix/），并制定了严格的命名规则（全小写、使用kebab-case），确保所有开发人员在创建、命名或检查分支时遵循统一、清晰的标准，从而极大地提高项目代码的可追溯性和团队协作效率。
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本地项目内容索引

ctx-index
mksglu/context-mode
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该工具可将本地文件或目录内容索引到一个持久化的知识库中。这样做能确保后续的搜索操作无需重新读取原始文件，就能高效地检索出项目中的相关、聚焦的代码片段或信息。适用于大型代码库的知识组织和高效检索。
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文档到数学问题规范提取

doc2math
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。
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严谨推理与证据校准

from-the-other-side-anitta
github/awesome-copilot
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这是一个严谨的思考模型，旨在挑战假设、分离证据与解读，确保所有结论都具有高度的证明力。它指导用户明确决策目标、评估证据的完整性，并使用反事实思维对推理链进行压力测试，特别适用于决策成本高、风险大的项目。
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叙事构建与意义阐释

from-the-other-side-wiggins
github/awesome-copilot
316
该功能旨在作为叙事和综合分析伙伴，帮助用户深入阐述决策背后的“为什么”，而非仅仅停留在“是什么”。它擅长构建清晰、结构化的书面文档、精炼设计说明，并综合多方输入中的权衡取舍。特别适用于将复杂的技术细节转化为适合不同受众（如技术人员、领导层）理解的叙事语言。
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Go语言开发技能协调器

golang-how-to
samber/cc-skills-golang
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这是一个用于Go语言项目开发的技能编排系统。它能够根据当前的开发任务（如设计API、调试错误、构建gRPC服务），自动识别并同时加载所有相关的多个专业技能，确保代码质量、安全性和架构设计的全面覆盖。该工具是为AI编程代理设计的，旨在提供全流程的开发辅助。
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不变式守卫：代码正确性设计

invariant-guard
sickn33/antigravity-awesome-skills
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不变式守卫（Invariant-Guard）是一种代码设计方法，要求开发者在编写任何复杂算法前，必须先定义函数的完整契约、循环不变量、终止参数和所有边界情况。它强制实现“正确性优先”的思维，用于解决难以用常规测试覆盖的微妙逻辑错误，确保代码具备数学上的严谨性和可验证性。
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算法设计先行校验

lemmaly
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能强制执行“算法先行”的开发纪律。在使用循环、查询、递归等写复杂代码前，必须首先明确并声明时间复杂度（Big-O）、所需数据结构和核心算法族群。它是一个关键的性能守门员，用以防止常见的O(n²)复杂度、N+1查询和蛮力实现错误，极大地提高了代码的健壮性和效率。
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本地版式感知文档解析器

liteparse
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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LiteParse是一款本地部署、高性能的文档解析工具。它能够从PDF、Office文件和图像中提取布局感知的文本，并输出带有精确坐标（bounding boxes）的结构化JSON数据。适用于构建高级RAG系统、进行引文溯源或作为多模态代理的底层数据预处理。
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