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技能生态哨兵
skill-sentinel
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
Skill Sentinel 通过质量、安全、成本、治理、文档、依赖与跨技能等维度审计技能生态,生成健康报告与优化建议,帮助团队掌握重复、缺口和升级机会。
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沃伦·巴菲特投资策略模拟
warren-buffett
sickn33/antigravity-awesome-skills
136
本技能模拟沃伦·巴菲特的深度投资认知结构,融合了本杰明·格雷厄姆的量化分析和查理·芒格的定性洞察。它帮助用户运用“安全边际”和识别商业“护城河”等纪律框架,进行不受情绪影响的深度价值投资和长期资本配置分析。
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雅恩·勒昆深度学习技术
yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术,覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论,并深入探讨了先进的自监督学习(SSL)模型,如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解,还提供了完整的PyTorch代码,适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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设计思维与用户体验原则
design-everyday-things
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本框架提供了一套基础的设计原则,包括可供性、指示性、约束性等,用于分析任何产品或系统的可用性。它指导用户弥合用户意图与系统功能之间的差距(执行鸿沟和评估鸿沟)。适用于诊断用户界面混乱、使用体验差、或需要提升产品易用性时。
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SwiftUI代码最佳实践审查
swiftui-pro
twostraws/SwiftUI-Agent-Skill
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这是一个为SwiftUI项目设计的代码审查工具。它能全面分析代码质量,确保代码遵循现代Swift API、实现最佳性能、管理稳健的数据流,并符合Apple的人机界面指南和可访问性标准(如VoiceOver和Dynamic Type)。适用于编写、重构或审查复杂的SwiftUI代码,以保持高代码卫生和可维护性。
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Google Workspace命令行自动化工具
google-workspace-cli
alirezarezvani/claude-skills
259
这是一个全面的命令行工具,专为Google Workspace(如Gmail、Drive、Sheets等)的管理员和开发者设计。它通过对接Google的发现服务,实现了对整个套件的深度自动化管理。可用于执行批量文件操作、发送邮件、进行安全审计以及复杂的API集成,是系统自动化管理的首选。
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不符合项质量管理
quality-nonconformance
affaan-m/everything-claude-code
311
本模块用于记录、跟踪和管理生产或流程审计中发现的任何不符合质量标准或规格的项(不合格品)。它对于进行根本原因分析、制定纠正和预防措施(CAPA)以及确保流程合规性至关重要,是质量改进的核心工具。
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返品逆物流管理
returns-reverse-logistics
affaan-m/everything-claude-code
476
为零售和电商场景提供标准化的退货承认、收货检品、分级处理、退款决策、退货欺诈识别与供应商回收管理知识。
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任务问题门控机制
create-issue-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
该技能用于管理新开发或实施任务的生命周期,强制要求所有工作必须通过结构化的GitHub Issue来记录和跟踪。它要求任务必须具备明确、可测试的验收标准,只有达到“Ready”状态且标准明确,才能进入执行阶段。这有助于团队管理任务的依赖关系和开发流程,确保高质量交付。
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AI驱动的搜索引擎优化审计
geo
zubair-trabzada/geo-seo-claude
283
本工具提供全面的GEO-first SEO审计,旨在帮助网站适应AI搜索时代(如ChatGPT、Gemini等)。它超越传统SEO,深度评估可引用性、内容质量(E-E-A-T)、技术基础、结构化数据和品牌权威性。最终生成专业的客户报告,确保在AI流量中获得最佳可见性。
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llms.txt 规范生成
geo-llmstxt
zubair-trabzada/geo-seo-claude
390
生成或校验 llms.txt,指导 AI 抓取与理解站点内容,强调关键页面与信息,稳固品牌叙事。
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AI治理引擎:安全可靠的开发流程
yes-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁(如文件备份、影响范围检查),要求所有诊断和结论必须基于确凿证据,有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复,确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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