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多平台品牌声誉监控

apify-brand-reputation-monitoring
sickn33/antigravity-awesome-skills
243
该技能提供了一个全面的框架，用于从多个主流平台（如Google地图、Booking、Facebook、Instagram等）抓取和监控品牌评论、评分及提及情况。它支持结构化数据采集和情感分析，帮助用户实时掌握品牌声誉，并生成可用于市场调研和报告的报告。
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多平台竞品情报分析

apify-competitor-intelligence
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具提供全面的竞品情报分析，能够从谷歌地图、预订网站、脸书、Instagram、YouTube和TikTok等多个主流平台采集和分析数据。它可以提取竞争对手的内容、定价、广告策略、评论情绪和市场定位等结构化数据。适用于需要进行深度市场基准测试、制定产品或营销战略的研究人员和专业人员。
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X/Twitter数据爬取与自动化工具箱

x-twitter-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面强大的X/Twitter数据爬取和自动化工具箱。它支持深度关键词搜索、用户资料查询、批量导出粉丝和媒体内容，并能实现自动发布、回复和实时事件监控。适用于市场调研、社交媒体监听和内容自动化管理等场景。
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多智能体工作流设计器

agent-workflow-designer
alirezarezvani/claude-skills
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本工具用于设计生产级、多智能体协作工作流。它支持通过选择序列、并行或层次结构等模式，构建复杂的AI流程。核心功能包括定义清晰的交接协议、实现故障恢复机制，并对长流程的上下文和成本进行严格控制，确保AI系统的稳定性和可扩展性。
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跨司法管辖法律文档生成器

contract-and-proposal-writer
alirezarezvani/claude-skills
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专业的跨国法律文档生成工具，可撰写合同、提案、SOW、保密协议和主服务协议。支持美国、欧盟（GDPR）、英国和德语区（DACH）等多地法律要求，确保文档的合规性和专业性，是进行国际商业合作和项目启动的强大起点。
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Git 工作树并行开发管理器

git-worktree-manager
alirezarezvani/claude-skills
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用于管理Git工作树，实现多个功能分支的安全并行开发。它能标准化分支隔离、自动分配唯一的网络端口，并同步环境配置，确保多个开发代理或终端会话可以同时工作，互不干扰。同时提供检测和安全清理过时工作树的功能。
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系统化调试流程

systematic-debugging
obra/superpowers
452
指导工程师遵循四阶段调试流程，先调查根因、分析模式、验证假设，再实施变更，确保凭证后再修复，避免盲目试错。
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系统发生树重建与分析工具包

phylogenetics
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
275
这是一个完整的系统发生学分析流程，用于重建生物序列（基因、蛋白质）的进化关系。流程涵盖了从多序列比对（MAFFT）到最大似然树构建（IQ-TREE 2），再到可视化和分析（ETE3）的完整生命周期。适用于病毒动力学、微生物基因组学、分子时钟分析等前沿生物信息学研究。
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A/B测试与实验设计

ab-test-setup
alirezarezvani/claude-skills
157
该技能是A/B测试和产品实验的专家指南。它帮助用户设计和规划具有统计学严谨性的实验，涵盖了从构建假设、选择关键指标、计算样本量到结果分析的完整流程，旨在提供可执行的商业洞察。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/everything-claude-code
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本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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高管AI代理间协作协议

agent-protocol
alirezarezvani/claude-skills
344
本协议为模拟高层管理会议而设计的，用于定义多个专业AI角色（如CFO、CTO等）的结构化通信规则。它规定了调用语法、响应格式，并强制实施了循环防止、深度限制和隔离规则，确保跨职能分析过程的逻辑严谨性、专业性和可靠性，从而支持关键业务决策。
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智能体工程化开发工作流

agentic-engineering
affaan-m/everything-claude-code
357
本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。
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