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搜索 Objective-C ，共找到 102 条记录
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勒索软件恢复流程验证

testing-ransomware-recovery-procedures
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能提供了一个全面的框架，用于模拟和测试针对勒索软件威胁的灾难恢复计划。它指导用户执行RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）测量、验证干净的备份恢复，并强化安全控制，以确保组织的弹性。本流程用于桌面演习和合规审计，不应用于实时的事件响应。
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规范驱动开发

spec-driven-development
addyosmani/agent-skills
344
该技能要求在编写代码前先创建结构化规范，作为开发者与工程师之间的共同真理来源。适用于新项目、功能启动或需求不明确、模糊的场景。工作流程包含范围检查、目标指定、计划、任务分解及实施，每个阶段均需人工审核。它帮助将复杂需求分解为能力地图，确保编码前需求清晰。
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Pymoo 多目标优化框架

pymoo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
358
Pymoo 是一个 Python 单目标与多目标优化框架，提供 NSGA-II/III、MOEA/D、SPEA2 等算法，支持约束处理、ZDT/DTLZ 基准测试、Pareto 前沿分析与可视化，适用于工程设计等优化问题。
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LangChain OTEL 可观测性追踪

langchain-otel-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
264
本技能旨在将LangChain 1.0和LangGraph 1.0的工作流深度集成到OpenTelemetry（OTEL）原生后端。它解决了核心可观测性痛点，包括确保提示词内容（Prompt Content）的准确捕获、实现子图（Subgraph）级的跨越式Span传播，并提供延迟、成本等五个LLM特定的服务级别目标（SLO）。适用于需要合规性、多租户或现有OTEL堆栈的场景。
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OKR目标与关键结果管理

lark-okr
larksuite/cli
151
用于飞书OKR体系的管理工具。支持用户查看和编辑完整的OKR周期、目标、关键结果，并提供进度记录的创建、更新与删除功能。此外，还支持调整目标权重、重新排列顺序和建立目标对齐关系，适用于需要进行结构化目标管理和绩效追踪的团队。
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用户通用信息档案管理

user-general-facts
memodb-io/Acontext
256
本技能提供了一个结构化的框架，用于捕获、组织和维护用户关于偏好、背景、目标等持久的通用信息。它将事实按主题分类存储，创建了一个客观可靠的个人知识库。这对于AI代理和应用至关重要，能够实现高度个性化的交互，并提供准确的上下文。
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语义认识论研究成果深度评审

ara-rigor-reviewer
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
276
这是一项针对代理原生研究成果（ARA）的第二级语义认识论评审。它超越结构验证，从六个维度（证据相关性、可证伪性、论证连贯性等）评估研究内容本身的知识学有效性。适用于文章准备发布或发布前，提供客观、建设性的学术批判。
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团队OKR目标跟踪板

team-okrs
nexu-io/open-design
502
这是一个用于追踪团队OKR（目标与关键成果）的仪表板。它结构化地展示了季度目标、关键结果的进度条、负责人状态以及关键指标，适用于季度回顾和项目管理。
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生成结构化PR描述

git-pr-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
213
该技能通过分析Git提交历史，自动生成结构清晰、客观的Pull Request（PR）描述。它能智能按功能领域分组变更内容，并自动填充摘要、技术说明和系统影响，极大地提升PR文档的专业度和一致性，减少人工编写的精力。
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深度对话回顾与调整

reflect
alirezarezvani/claude-skills
67
当对话深入技术细节，容易偏离主题或陷入过度思考时，该技能可以暂停当前流程。它提供一个宏观视角，帮助用户系统性地检查项目的原始目标、未经验证的假设、未考虑的约束条件以及潜在的认知偏差。确保所有的决策都具有战略性与正确性。
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文档到数学问题规范提取

doc2math
sickn33/antigravity-awesome-skills
347
这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。
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批判性反向评估

anti-sycophancy
sickn33/antigravity-awesome-skills
280
当需要AI助手独立挑战用户假设、避免附和偏见时使用。该技能要求AI进行结构化评估，强制其提取用户核心论点，独立评估证据，并基于评估结果给出结论，确保回复客观、批判且有依据。
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