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人工智能文本去AI化

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本技能用于优化和人性化AI生成的自然语言文件（如文档、笔记）。它能去除常见的“AI痕迹”，例如恭维性用语、空泛的词汇和过度结构化的表达。支持两种模式：快速的正则清理和深度LLM重写，确保内容更具人味，同时完美保留代码块、URL和标题等技术细节。

MDPR演示文稿工作流审查工具

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本技能是MDPR（确定性Markdown到演示文稿运行时）可选的代理伴侣。它通过提供语义提示、视觉证据报告和高层布局意图，帮助用户审查演示文稿工作流。它确保所有建议都基于证据，同时将最终的幻灯片几何、渲染细节和布局坐标控制权交还给MDPR。

管理后台仪表板布局

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这是一个标准的管理系统后台单页仪表板模板。它包含固定侧边栏、顶部导航、KPI卡片网格、主图表展示区和近期活动列表，适用于展示核心业务指标、运营数据和进行数据分析。

软件代码治理构建方法论

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WGM是一种结构化的代码生成方法论，用于将模糊或粗略的需求转化为可工作、经过验证的软件。该方法强制执行六个阶段的严格流程：深度需求对齐、结构化规划、确定性迭代构建、不可见场景测试评判和最终文档审计。它确保代码收敛于严格测试的验收标准，而非依赖单次生成。

浏览器会话轨迹重放与测试

该功能用于重放记录的浏览器会话轨迹，确保测试流程的确定性和可复现性。它主要用于回归测试和Bug重现，特别是在UI发生变化（DOM漂移）时。系统能够利用选择器嵌入相似性机制进行智能恢复和重试，确保测试的鲁棒性。

零成本代码结构转换

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这是一个高性能的代码结构转换工具，用于执行简单的、确定性的代码重构（如移除控制台日志、var转const）。它利用WASM核心进行结构性修改，速度极快，且无需调用任何昂贵的大模型API。非常适用于CI/CD流程、自动化批量重构和对成本敏感的开发工作流，尤其强调确定性和速度。

AI智能体机械化质量门控

这是一个机械化的“停止钩子”，用于强制执行AI智能体的会话卫生习惯。它通过检查学习库的文件修改时间、磁盘空间和推理模式等机器可验证事实，旨在确保每完成复杂任务时，知识和学习记录得到及时捕获和存档，防止知识积累停滞。

进化基准测试套件管理

用于管理和验证固定评估基准测试套件的工具。它能从现有代码库生成确定性的测试集，将评估过程与原始代码库的测试脱钩，确保在进化流程中，无论代码发生何种变化，性能比较的标准始终一致。

结构化文本解析：正则与LLM决策框架

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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。

Swift协议驱动的依赖注入测试

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本指南介绍了如何使用协议（Protocol）实现Swift代码的依赖注入测试。通过将文件系统、网络、外部API等外部依赖抽象为小型的协议，可以避免真实的I/O操作，从而实现高度可控、确定性的单元测试。这对于测试错误路径和构建跨环境的模块至关重要。

AI辅助视频编辑工作流

这是一个完整的、多阶段的AI辅助视频编辑工作流。它覆盖了从原始素材采集、AI结构化规划，到确定性剪辑、程序化合成、AI素材生成，以及最终的人工润色等所有环节。适用于Vlog、教程或企业视频的构建。

论文诚信度深度审计

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

该技能执行严格的、确定性的学术诚信深度审计。它使用外部的锁定（pinned）审计框架，对提交的论文进行全面扫描，以检测潜在的不一致性、规则违规或结构性异常。审计结果将转化为明确的政策门控（BLOCK/WARN/NO_NEW_BLOCKER）和不可变记录，为投稿或发表提供最终的学术保障。

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