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精益创业方法论指南

lean-startup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
295
本指南提供了一个系统化的产品和商业模型验证框架。它指导用户遵循“构建-衡量-学习”循环，强调通过真实行为进行验证式学习，而非依赖表面数据。通过设计最小可行产品（MVP）来测试核心假设，帮助用户决定是继续发展还是进行战略转型。
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自动化项目交付编排器

pm-skills
alirezarezvani/claude-skills
337
该编排器用于管理完整的项目交付生命周期。它具备双重功能：一是根据项目咨询（如Jira权限、冲刺速度）路由到特定子技能；二是执行复杂的目标型工作流。该流程能从Jira/Atlassian拉取实时数据，运行确定性分析，并对每个步骤进行门控验证，确保所有操作都可审计、可回溯。
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产品领域编排器与发现循环

product-skills
alirezarezvani/claude-skills
439
这是一个强大的产品领域编排器，负责协调整个产品开发生命周期。它能够将产品需求路由到16个专业子技能（如RICE、OKRs、用户研究、分析），并驱动持续的、机器门控的发现循环。适用于需要系统性地进行功能优先级排序、A/B测试验证或将初步假设转化为验证代码的场景。
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闭环端到端交付流程

closed-loop-delivery
sickn33/antigravity-awesome-skills
339
适用于需要端到端完成的复杂编码任务。它管理从编写代码、本地测试、整合代码评审反馈、到开发环境部署和最终运行时验证的完整流程。确保交付物符合明确的“完成定义”（DoD），实现持续迭代确认，无需人工进行重复的手动推动。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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AI销售开发代表策略

ai-sdr
tech-leads-club/agent-skills
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帮助创始人与GTM团队设计、部署AI SDR系统，自动化资格审核与信号路由，结合人机协同与CRM、预算与目标量化，构建可转换的销售开发流程。
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自主实验优化循环

autoresearch-agent
alirezarezvani/claude-skills
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Autoresearch Agent 通过持续编辑目标文件、运行评估命令、保留提升指标的提交并丢弃失败结果，循环进行实验，帮助工程师优化速度、包体、提示语等可量化目标，适合长期自动化迭代。
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自主实验循环调度器

loop
alirezarezvani/claude-skills
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用于启动自动化、周期性的深度实验研究循环。用户只需指定目标实验和运行间隔（如每小时、每日、每周）。该技能利用定时任务（Cron）实现持续研究，自动进行迭代优化、指标评估和结果提交，直到用户手动停止。
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恢复自动搜索实验

resume
alirezarezvani/claude-skills
223
用于恢复已暂停或中断的自动搜索实验。该功能会自动加载完整的实验环境、配置、历史数据和代码记录。系统会总结当前最佳指标和实验模式，并引导用户选择是进行单次迭代、启动自动化循环，还是手动回顾结果。
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自主AI研究编排引擎

autoresearch
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
368
该技能利用两循环架构，编排端到端的自主人工智能研究项目。它负责管理整个研究生命周期，从文献综述、假设形成、运行受限实验，到将发现综合成可发表的论文。它充当项目经理，能自主驱动整个流程，并结构化工作空间，定期向用户汇报进度。
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论文自动改进循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
418
该技能旨在自动优化已生成的学术论文。它通过外部大型语言模型进行迭代评审，然后实施修改并重新编译，以提升论文的写作质量、修正结构性不一致性、增强表达和论点。这是一个专注于内容润色而非新研究的专业流程。
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自动研究迭代优化循环

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能够持续地将内容提交给外部AI评审器，进行评估并自动应用修正。该循环会不断重复评审和修改过程，直到获得积极的评估结果或达到设定的最大轮次，确保研究成果的质量和完整性，适用于需要严格验证的复杂项目。
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