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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
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本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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C/C++调试与核心转储分析助手

gdb-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专为AI代理设计，用于C/C++程序的深度调试。它通过gdb-cli处理核心转储和实时进程，能够综合分析运行时状态与源代码上下文。核心功能包括排查程序崩溃、死锁、内存泄漏等复杂系统级问题。
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求职与职业生涯自动化

jobgpt
sickn33/antigravity-awesome-skills
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JobGPT提供全方位的求职解决方案，帮助用户管理整个求职流程。功能包括按筛选条件搜索目标职位、自动投递简历、生成针对性简历、追踪申请进度，并提供薪资智能分析和招聘人员外联服务，极大地提升了求职效率。
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编排大规模代码重构

orchestrate-batch-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个系统化的流程，用于安全地执行跨越多个文件或子系统的大规模代码重构。它首先进行并行、依赖感知的分析，构建完整的工作图谱，然后将任务分解为独立的“工作包”。这些工作包由专业子代理分步、受控地执行，确保整个重构过程具备严格的依赖管理和行为一致性。
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项目技能审计与推荐

project-skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义，来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式，或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能，确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致，从而提升项目的执行准确性和效率。
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交互式训练健康监测

training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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Vast.ai云GPU资源管理

vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能用于管理和租用vast.ai上的GPU计算资源。它能根据用户描述的深度学习任务（如模型大小、训练时长）自动分析所需的GPU显存、数量和计算时间，搜索成本最优且可靠的云端GPU方案，并全程管理资源的生命周期，确保AI训练任务高效、经济地完成。
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潜在客户智能分析工具

lead-intelligence
affaan-m/everything-claude-code
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本工具旨在提升潜在客户智能分析能力。它帮助用户深入了解和分析潜在客户的数据，从而提高目标定位的准确性，优化销售流程，并精进市场营销策略，助力业务持续增长。
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会议洞察分析器

meeting-analyzer
alirezarezvani/claude-skills
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对会议转录或录音进行结构化处理，分析说话比例、冲突回避、填充词与问话质量，配合工具提示，帮助用户获取沟通与带节奏的具体反馈。
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P7骨干：方案驱动执行

p7
tanweai/pua
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该技能模拟P7高级工程师的专业工作模式，专为在P8管理下执行复杂的、方案驱动的子任务。执行流程严格遵循“方案设计 -> 影响分析 -> 编码实施 -> 自我审查”的步骤。旨在产出结构完整、逻辑严密、可自我验证的工程方案和代码实现。
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CodeQL代码扫描配置指南

codeql
github/awesome-copilot
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本指南提供了一套全面的CodeQL代码扫描配置和运行流程。内容涵盖了使用GitHub Actions自动化工作流（codeql.yml）和通过CodeQL CLI执行扫描的详细步骤。用户将学习如何配置多语言矩阵、设置构建模式、解读SARIF输出，以及处理单体仓库和复杂的安全分析故障排除。
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设计先行系统架构规划

design-first
rohitg00/skillkit
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本方法论指导用户在编码前进行系统设计，适用于复杂功能或需要重大架构调整的场景。它帮助用户结构化地产出技术设计文档，涵盖系统架构、数据模型、API接口定义、多方案取舍分析和详细实施计划，确保项目从源头具备高度的鲁棒性和清晰性。
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