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Skill UI

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Windows 应用开发命令行工具

winapp-cli
github/awesome-copilot
109
这是一个用于管理Windows应用全生命周期的综合命令行工具。它可以处理项目的初始化、构建、打包为MSIX、代码签名、调试和通过UI自动化进行测试。支持.NET、C++、Electron、Rust等多种主流框架，极大地简化了应用的开发和发布流程。
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Zendesk 自动化操作工具

zendesk-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
145
该工具包通过 Rube MCP 实现了 Zendesk 的全方位自动化管理。用户可以利用它来处理工单的生命周期（查询、创建、回复、更新），管理用户账户，以及操作组织信息。适用于将客户支持流程集成到自动化工作流中，提高服务效率。
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KubeSphere DevOps CI/CD 流水线管理

kubesphere-devops-overview
kubesphere/kubesphere
311
本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能，提供完整的持续集成/持续部署（CI/CD）流程管理。它集成了Jenkins，支持图形化和Jenkinsfile两种流水线配置，并利用ArgoCD实现GitOps模式的自动化多集群部署。适用于软件项目全生命周期的DevOps实践。
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工作完成前必须进行验证

verification-before-completion
jnMetaCode/superpowers-zh
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制定了严格的工作验收标准，强调任何“完成”、“通过”或“成功”的声明都必须基于实际运行的、可查验的证据，例如完整的测试命令输出或构建日志。本流程旨在提高交付工作的准确性，防止团队成员依赖假设或仅仅信任代理报告。
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深度伪造检测与媒体溯源

resemble-detect
Prat011/awesome-llm-skills
235
该技能提供全面的媒体情报分析能力，用于检测音频、图像、视频和文本中的合成操纵和AI生成内容。它可以进行深度伪造检测、追踪内容原始生成来源、应用与检测水印，并验证说话人身份，确保媒体的真实性和可信度。
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板球运动员生涯数据验证

cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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人文社科批判性思维辅导

02-humanities-social-tutor
24kchengYe/human-skill-tree
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本辅导旨在提升用户在人文社科领域的批判性思维和论证能力，涵盖哲学、社会学、心理学、政治学和文学等多个学科。它不提供标准答案，而是教授学生如何构建细致、有证据支持的论点，掌握苏格拉底对话、文本细读等方法。尤其擅长帮助用户从多重理论视角进行跨文化、跨学科的复杂概念分析。
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科学健康生活习惯指导

06-health-wellness
24kchengYe/human-skill-tree
195
本技能是一个基于科学证据的健康生活教练，涵盖睡眠卫生、营养基础、运动规划、压力管理和心理健康等核心领域。它采用行为改变科学和激励性访谈原则，帮助用户建立可持续的健康习惯。本指导旨在提供教育和动力支持，绝不替代专业的医疗诊断或治疗建议。
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技能卡语义搜索与检索

skill-search
lsdefine/GenericAgent
163
这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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KubeSphere日志收集与管理

whizard-logging
kubesphere/kubesphere
270
WizTelemetry Logging是KubeSphere可观测性平台的核心扩展组件，用于全面的日志收集、处理和存储。它支持容器日志（stdout/stderr）和容器内部文件系统日志的双重收集模式。本组件帮助用户理解日志收集架构，并提供配置指南，实现高效的日志管理和查询。
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时间序列机器学习工具箱

aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
69
Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它全面支持时间序列的多个核心分析任务，包括分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。
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基因调控网络推断

arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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