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US核心FHIR资源验证
validating-us-core
maziyarpanahi/openmed
285
本技能用于在将FHIR资源提交给电子病历系统(如Epic或Cerner)前,进行US Core标准合规性验证。它确保数据不仅结构正确,还符合美国医疗行业强制要求的业务标准和元素完整性,并将完整的验证结果转化为标准的OperationOutcome。
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网络搜索与信息检索
web-search
opensquilla/opensquilla
394
该技能通过DuckDuckGo API提供强大的网络搜索功能,可搜索文本、新闻、图片和视频等多种类型的内容。支持按时间范围、地理区域、内容类型及媒体特性(如图像尺寸、视频时长)进行精细化过滤。非常适用于进行研究、事实核查、获取最新资讯和收集网络资源。
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构建可审计证据地图
build-evidence-map
github/awesome-copilot
112
该技能用于将有争议的问题或复杂决策转化为结构化、可审计的证据地图。它系统性地追踪所有支持、矛盾、限定和缺失的证据,确保所有推理关系和源证据区域得以完整保留,支持严谨的批判性审查。
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已知明文解密加密ZIP档案
competition-zip-archive
zhaoxuya520/reverse-skill
361
这是一个用于解决CTF竞赛中加密ZIP/PKZIP档案的专业技能流程。它专注于利用已知明文攻击(如使用bkcrack),恢复内部加密密钥,从而在没有密码暴力破解的情况下完成解密和文件提取。适用于挑战提供可预测明文样本的场景。
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数据记录处理器
data-processor
NVIDIA/SkillSpector
449
该技能用于读取指定源文件中的数据记录,执行必要的转换和清洗,以便为下游流程使用。它处理核心的抽取、转换和加载(ETL)流程,非常适用于构建数据管道、数据校验和结构化数据准备。
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结构化数据报告生成器
report-generator
NVIDIA/SkillSpector
397
该工具用于根据结构化数据源自动生成专业格式的报告。用户只需提供数据源,系统即可自动完成报告的生成流程,确保报告在格式和内容上具有高度的专业性和一致性。适用于数据分析和商业报告需求。
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Shopify应用商店评论汇总与行动报告
shopify-review-triage
github/awesome-copilot
326
本工具旨在处理公开的Shopify应用商店评论(尤其是低星评),生成结构化、可操作的行动报告。它将反馈分类为:事故风险、重复摩擦点、定价混淆和功能需求,为产品和支持团队提供P0-P3级别的优先级评估。同时,它保留每条反馈的原始公开链接和标签,便于人工深入分析。
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有限理性决策法
thinking-bounded-rationality
tjboudreaux/cc-thinking-skills
130
当资源(时间、上下文、工具)有限,但搜索空间巨大时,本技能指导用户如何做出高效决策。核心原则是首先设定一个明确的“足够好”的标准(渴望水平)。一旦达到该标准,应立即选择该选项,避免陷入过度分析和无限循环的搜索陷阱。
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能力圈原则:断言可靠性检测
thinking-circle-of-competence
tjboudreaux/cc-thinking-skills
326
这是一个严格的推理框架,用于防止模型过度自信地编造事实(幻觉)。它要求用户将能力圈视为证据边界,根据信息来源将断言分为“有根据”、“部分根据”和“无根据”三类。使用前必须评估犯错的代价,从而决定是给出答案、进行信息检索还是选择不回答。
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待完成任务(JTBD)框架
thinking-jobs-to-be-done
tjboudreaux/cc-thinking-skills
152
这是一个产品管理策略框架,用于将产品开发焦点从“功能列表”转移到用户实际需要完成的“核心任务”上。它帮助团队理解用户为何‘购买’一个解决方案,从而根据用户真正需要的进步(而非现有功能)来制定优先级。适用于分析低采用率、定义新产品战略或理解用户行为驱动力的场景。
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机会成本评估框架
thinking-opportunity-cost
tjboudreaux/cc-thinking-skills
151
这是一种严谨的决策科学方法,用于量化稀缺资源(时间、预算、注意力)在分配过程中的权衡取舍。它不只关注选择的路径,而是要求分析者识别出放弃的最佳替代方案,从而计算出净价值增量(选择价值减去放弃的最佳价值)。适用于功能优先级排序、重大项目承诺和战略规划,以避免只依据表面收益做决策。
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钢铁人反方论证
thinking-steel-manning
tjboudreaux/cc-thinking-skills
80
本工具用于进行高强度的批判性思维训练。在做重大决策或否决方案前,它会模拟构建最强、最忠实的反对论点(即“钢铁人”)。这能有效避免用户陷入确认偏误或盲目同意。通过结构化的辩论和设定决策改变的条件,帮助用户全面评估方案的优劣和潜在风险。
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