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搜索 MAD ，共找到 33 条记录

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Remarkety Rube 自动化

remarkety-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Rube MCP 使用 Composio Remarkety 工具包自动化 Remarkety 操作，先搜索工具获取最新 schema，确认连接激活，再执行符合字段的调用。

TypeScript 循环依赖排查

typescript-circular-dependency

blader/Claudeception

检测 TypeScript/JavaScript 的循环导入，利用 madge 或 tsconfig 列表定位循环，推荐提取共享接口、依赖注入、动态/类型导入、拆分 barrel 文件等修复手段，并通过 CI 脚本或 ESLint 规则持续防止再发生。

gnomAD 变异频率查询

gnomad-database

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

完成前核实确认

verification-before-completion

obra/superpowers

在宣称工作完成前必须运行验证命令、阅读输出并确认结果，确保测试、构建和回归都通过，避免虚假状态，维护诚信与效率。

打造难忘的品牌信息

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

这是一个全面的品牌沟通框架，旨在帮助用户构建令人印象深刻、易于记忆且能驱动行动的信息。它基于SUCCESs模型（简单、意外、具体、可信、情感、故事），指导用户将普通的文案和理念提升为具有强大影响力的“粘性”内容。适用于市场营销、品牌塑造和文案写作。

架构决策记录

architecture-decision-records

affaan-m/everything-claude-code

这是一个用于结构化记录和管理软件架构决策（ADR）的工具。它在编码过程中自动捕获关键的架构选择，包括决策的背景、考虑的替代方案、以及带来的权衡和后果。它确保项目的“决策历史”清晰可见，帮助新开发者理解代码背后的设计哲学，提升项目可维护性。

第三方API集成与开发

integrate-context-matic

github/awesome-copilot

这是一个系统化的流程，用于发现、集成和使用第三方API和SDK。它首先能自动检测项目主要语言，确保项目具备必要的开发规范和技能。随后，它通过结构化的步骤获取API信息，并提供关于认证、模型使用和API调用等方面的详细指导，全程跟踪集成到代码中的关键里程碑。

持久化文件规划

planning-with-files-es

OthmanAdi/planning-with-files

基于文件的持久化规划技能，用于AI代理的多步骤任务。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md，通过生命周期钩子注入选定的项目规划上下文。适用于需要5次以上工具调用的研究或工作，支持自动检索和可选门控模式。

专利实施例撰写指南

embodiment-description

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本指南指导用户为专利文件撰写规范且详细的技术实施例。它详细阐述了方法、系统和设备等不同类型的发明描述流程，旨在确保专利具备充分的公开度和启用要求，并特别强调了技术描述与实验数据之间的关键区别。

Fly.io平台迁移与升级指南

flyio-upgrade-migration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了在Fly.io平台上进行复杂基础设施迁移和升级的详细流程。内容涵盖了从Apps v1到v2的平台升级、flyctl命令行工具的升级、Postgres数据库大版本升级，以及跨区域数据迁移等关键任务，适用于系统架构维护和云环境现代化。

带有截图的文档分析工具

github/awesome-copilot

该工具可对文档、PDF或网页进行深度分析，生成一份报告。报告中的每一个事实主张都会附带源文档的内嵌截图，并高亮显示引用的原始文本，使用户能够直观、准确地验证所有信息的来源和准确性。

根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims

sickn33/antigravity-awesome-skills

当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。

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