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全栈项目搭建与代码质量分析

senior-fullstack
alirezarezvani/claude-skills
295
这是一个全面的全栈开发工具箱，旨在覆盖整个软件开发生命周期。它通过决策引擎帮助用户选择最合适的技术栈，支持生成Next.js、MERN、FastAPI和Django等主流框架的完整项目骨架。同时，它提供专业的代码质量分析，包括安全漏洞检测、代码复杂度评分和依赖审计，确保项目从一开始就具备高质量的工程基础。
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供应链风险审计助手

supply-chain-risk-auditor
trailofbits/skills
452
系统梳理项目依赖，借助 GitHub 数据识别维护者单一、失效、低热度等高风险组件，便于在安全评估前集中精力处理，并给出更稳健的替代方案。
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TileDB VCF 变体存储

tiledbvcf
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
466
TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。
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gnomAD 变异频率查询

gnomad-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
329
通过 gnomAD 的 GraphQL 接口获取人群等位基因频率、基因约束分数与 LoF 注释，支持罕见病变异解读与耐受基因识别。
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供应链依赖风险审计

supply-chain-risk-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于系统性地评估项目的所有依赖项，识别潜在的供应链安全风险。它会检查维护状态、社区活跃度、依赖的复杂性等关键指标，帮助用户在进行安全审计或评估项目攻击面时，发现高风险的组件，防止恶意代码植入或被利用。
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Go语言依赖注入设计指南

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samber/cc-skills-golang
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本指南深入讲解了Go语言中的依赖注入（DI）核心概念和最佳实践。它覆盖了松耦合、可测试性以及关注点分离等设计原则，详细介绍了从手动构造函数注入到使用流行的DI容器库（如google/wire, uber-go/dig）的实现方法，帮助构建可扩展、可维护的Go服务架构。
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Go 语言库和框架推荐指南

golang-popular-libraries
samber/cc-skills-golang
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本技能充当Go生态系统专家，指导开发者选择和评估适用于Go项目的生产级第三方库和框架。它强调Go的最佳实践，优先考虑使用标准库，并评估库的成熟度、性能和简洁性，帮助用户避免过度设计，确保选择最优的依赖。当需要对比替代方案或选择最佳依赖时使用。
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谷歌表格记账追踪器

recipe-create-expense-tracker
googleworkspace/cli
134
在 Google 表格中创建一个带有表头和示例费用记录的记账表格，并设置共享权限，方便团队立即记录和审核差旅开支。
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结构化GitHub缺陷报告生成器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具能够将非结构化、混乱的缺陷输入（如粘贴的错误日志、语音记录、截图）转化为清晰、可操作的GitHub Issue。它会自动构建完整的报告结构，包括重现步骤、预期/实际行为、影响严重程度和环境信息，从而确保开发人员获得专业、完整的缺陷报告，极大地提升了问题报告的效率和准确性。
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非英语音乐人全球搜索策略

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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一套系统性的高级搜索策略，用于研究来自非西方文化区域的音乐艺术家。它指导用户如何突破仅使用英语的搜索限制，通过融入区域性关键词、文化身份（如联合国大使）和特定平台（如Coke Studio），实现跨地域、跨语言的音乐信息检索，确保查询的全面性和准确性。
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利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS
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本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。
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物种特征综合识别技术

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EverMind-AI/EverOS
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本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征（如栖息地、形态、行为和地理范围）进行组合推理，以精准定位目标物种。核心技巧包括：当问题涉及国家人口统计学信息时，应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家，从而极大地缩小物种搜索范围。
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