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业务流程图与瓶颈分析

process-mapper
alirezarezvani/claude-skills
435
该技能专为内部运营负责人设计，用于使用BPMN标准记录复杂的端到端业务流程（如采购、入职、理赔）。它结合精益和六西格玛原理，精确测量流程的周期时间、价值贡献比，并确定性地（而非直觉地）找出流程中的瓶颈和根本原因。
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提案征询书响应策略制定

rfp-responder
alirezarezvani/claude-skills
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该工具专为提案经理和业务负责人设计，用于系统性地应对RFP、RFI和RFQ。它能解析复杂的采购需求，通过证明点矩阵找出关键差距（GAP），应用Shipley方法提炼核心竞争主题，并计算出科学可信的胜率估计，从而指导最终的参与或放弃决策。
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定额管理多智能体协调器

subagent-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于管理复杂、大型开发任务的高级技能。它能够将一个整体任务分解为一系列隔离的子任务，并协调多个专业子智能体并行工作。该系统内置定额管理和依赖检查机制，确保资源使用高效，并提供完整的错误恢复和集成验证流程，适用于大型功能构建或系统重构。
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市场驱动的决策与创业评估

andreessen
alirezarezvani/claude-skills
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本技能模拟了顶尖投资人（如Marc Andreessen）的思维模式，用于对商业构想、产品和创业项目进行压力测试。它严格遵循“市场优先”的原则，认为市场是唯一决定因素，并以此来评估产品是否具备真正的市场契合度（PMF）。此技能不会提供空泛的安慰，只给出基于市场数据和逻辑的、极具批判性的决策建议。
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论文维基知识点自动填充

wiki-enrich
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于自动完善研究维基中的论文草稿（TODO部分）。该技能从多个外部来源（如arXiv/alphaxiv）获取信息，并将10个结构化的TODO占位符（如方法、关键结果、开放问题）填充为完整的段落摘要，从而将不完整的研究草稿转化为完整的知识库。
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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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龙桥金融市场分析平台

longbridge
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是龙桥证券的官方技能工具集，提供超过125项智能技能。它支持香港、美国、A股和新加坡等多个市场，功能涵盖实时行情、图表分析、公司基本面、投资组合管理和期权分析等多个维度。支持三语交互，是全球投资者和金融分析师不可或缺的专业工具。
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通路和基因集富集分析

pathway-enrichment
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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用于对基因列表或排名基因数据进行全面的通路和基因集富集分析。该工具支持富集分析（ORA）、基因集富集分析（GSEA）等多种方法，可识别与生物学通路、GO术语等相关联的过代表现基因集。适用于生物信息学研究的后期分析步骤。
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潜在客户名单构建与筛选

prospecting
coreyhaines31/marketingskills
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这是一个专业的潜在客户开发框架，覆盖B2B SaaS、通用B2B和本地小企业。它指导用户从定义理想客户画像（ICP）、多源数据收集、联系人核实到最终为名单进行热度评分，生成可执行的、可外展的潜在客户名单。
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AI API成本安全防护

runaway-guard
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个针对付费AI或推理API的成本管理纪律。它将费用视为第三个复杂维度，强制要求为每次调用制定成本合同（包括单次最大调用次数、单次最大预算和每日最大预算）。它指导开发者如何为循环、重试和并发调用设置明确的边界，确保即使代码出现错误，也不会发生超出预期的巨额费用。
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项目记忆与约束管理

user-thoughts
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于捕获和持久化用户在项目开发过程中产生的关键决策、规则和约束。它将这些上下文信息结构化地存储在项目记忆库中，确保后续的AI代理或工作步骤能够随时查阅原始意图，避免信息丢失，尤其适用于记录架构、技术选型和设计规范。
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多智能体工作流脚本构建器

workflow-builder
alirezarezvani/claude-skills
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用于设计和编写确定性的多智能体工作流脚本。它允许用户利用JavaScript控制流，编排复杂的、多步骤的重复任务。适用于需要多个专业子智能体协作，并要求流程具备高可重现性和容错性的自动化流程。
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