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搜索 PE分析 ，共找到 1173 条记录
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销售线索研究与拜访准备

meta-sales-lead-researcher
opensquilla/opensquilla
132
这是一个用于销售领域的元技能，旨在为复杂的线索调研和拜访准备提供全流程支持。它通过整合网络搜索、公开信息分析和内容创作，自动生成结构化的客户简报。输出包括目标客户概览、痛点假设、关键利益相关者图谱、个性化外联邮件草稿和深入的拜访提问，极大地提升了销售准备的深度和效率。
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工作簿洞察分析流程

meta-spreadsheet-insight
opensquilla/opensquilla
269
这是一个高级的自动化元技能，用于将原始电子表格数据转化为结构化的业务洞察。它能够读取整个工作簿，执行趋势和异常值分析，随后将结构化的分析结果写入新的“洞察”工作表，并将关键绩效指标（KPIs）持久化存储到记忆库中，实现了数据分析的完整闭环。
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智能全能旅行规划

meta-travel-planner
opensquilla/opensquilla
348
这是一个高级的行程规划工具，能够接收用户模糊的旅行需求（如目的地、天数、兴趣点），并通过多阶段流程来完善计划。它会自动集成天气查询、景点搜索和时间约束分析，最终产出一个详细、可执行的日计划或出差行程表，无论用于休闲还是商务。
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学术论文偏好规划器

paper-preference-planner
opensquilla/opensquilla
163
该工具用于学术或技术文档的预撰写规划。它能分析用户的原始需求，提取并结构化各项详细偏好，如目标读者、引用格式、深度和强调主题。在进行任何内容生成之前，确定最佳生成模式（直接生成或偏好驱动），确保所有学术要求得到系统性的满足。
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自动化PR代码审查与CI修复

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ComposioHQ/awesome-codex-skills
89
利用Composio CLI自动化GitHub和GitLab的PR审查和CI修复流程。它能自动获取代码差异、分析失败的CI日志，并在PR中发布结构化的内联评论，并循环执行修复、推送和重新运行检查，直到代码通过所有测试，极大地提高了代码质量和开发效率。
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通用堆栈跟踪诊断工具

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opensquilla/opensquilla
401
这是一个内部辅助工具，用于分析未知语言的堆栈跟踪信息。它提供语言中立的结构化诊断，包括合同校验、最小化重现步骤和潜在的补丁目标。该工具帮助开发者在不确定底层代码语言的情况下，也能进行全面、深入的故障分析和调试。
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Go语言栈追踪分析器

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opensquilla/opensquilla
410
这是一个用于深度分析Go语言（Go Panic）堆栈跟踪的内部诊断工具。它提供的结构化指南包括Go特有的nil/错误检查、最小可复现的Go测试命令和精确的补丁目标，极大地帮助开发者高效、准确地定位和解决Go项目中的复杂错误。
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JS/TS堆栈追踪分析器

stack-trace-js-probe
opensquilla/opensquilla
337
本工具用于深入分析JavaScript或TypeScript的堆栈跟踪。它可以对运行时错误进行专业检查，涵盖异步边界、模块解析、JSON解析和类型契约等问题。它能生成最小可复现的测试代码和潜在的修复目标，帮助开发者高效定位和解决复杂错误。
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Python堆栈跟踪根因分析

stack-trace-python-probe
opensquilla/opensquilla
291
这是一个专业的Python堆栈跟踪深度调查工具，旨在帮助用户进行根因分析。它指导用户执行Python特定的错误检查、生成使用pytest的最小可复现代码片段，并标记出需要进行防御性补丁（如校验或守卫语句）的精确代码位置，极大地提高了调试和测试的准确性。
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Rust恐慌回溯分析工具

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opensquilla/opensquilla
253
这是一个用于分析Rust崩溃堆栈（panic/backtrace）的内部工具。它专门指导用户检查Rust特有的Option和Result类型处理，生成最小的可复现测试命令，并指出需要修补的精确代码目标，帮助开发者安全修复代码。
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前端代码转Stitch设计

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google-labs-code/stitch-skills
440
该技能旨在自动化将现有的前端代码（如使用React、Vite等构建的Web应用）迁移至Stitch设计系统。它遵循多步骤工作流：首先，提取一个独立的静态HTML文件；其次，分析源代码组件和样式表，生成完整的设计系统文档(DESIGN.md)；最后，将HTML文件和设计系统文档上传到目标Stitch项目，实现代码到设计的转换和迭代。
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支持工单分流与回复草稿

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ComposioHQ/awesome-codex-skills
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本工具用于标准化客户支持工单（包括邮件和聊天记录）的处理流程。它可以分析传入的文本，识别问题类型、产品区域和严重性，然后进行分类、设定优先级，并起草带有同理心的回复草稿及内部行动步骤，实现跨平台（如Zendesk）的高效处理。
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