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结构化错误日志分析器

debugging-log-analyser
mohitagw15856/pm-claude-skills
447
该工具能够解析原始、复杂的错误日志、栈追踪和崩溃报告，生成高度结构化、可执行的诊断报告。它不仅指出错误类型，还能深度分析受影响的代码路径，并提供具体的代码级修复建议和后续排查步骤，适用于解决生产环境的严重Bug或不明原因的程序崩溃。
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事件事后分析报告生成器

incident-postmortem
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本工具用于生成结构化、无指责的事件事后分析报告（Postmortem）。适用于P1/P2级别事件和系统故障的根因分析（RCA）。它强制遵循行业最佳实践，将重点放在系统性漏洞和可执行的改进措施上，确保报告全面且专业。
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产品健康状态分析

product-health-analysis
mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能用于深度分析产品运营数据，将原始指标转化为易于理解的“健康报告”。它涵盖了用户获取、激活、留存等全漏斗指标，并对比目标和历史基线。报告不仅指出问题，更深入提供根本原因假设和可执行的、有明确责任人的改进建议，适用于非技术业务决策者进行产品迭代和战略规划。
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团队健康度评估

team-health-check
mohitagw15856/pm-claude-skills
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这是一个结构化的团队健康评估框架，用于系统性地检查团队的各个维度的状态。它涵盖了交付价值、士气、心理安全感和发布流程等关键维度。可作为团队回顾、领导层评估或事故后分析工具，帮助识别核心问题并制定可执行的改进计划。
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Linux ELF恶意软件分析

transfer-of-funds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于分析恶意Linux ELF二进制文件的综合工作流和深度技术指南。内容涵盖了静态分析（读取ELF头、检查熵值、识别字符串）、动态跟踪（使用strace/ltrace监控系统调用和库调用）以及逆向工程（使用GDB）等技术，可用于调查针对Linux服务器和容器的勒索软件、僵尸网络和Rootkit等各种威胁。
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GitHub Actions工作流调试专家

github-actions-debugger
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是专业的CI/CD诊断工具，专注于分析失败的GitHub Actions工作流日志。它能够识别出失败的根本原因，包括缺失的密钥、环境配置不匹配或过时的语法。最终输出将提供精确的YAML或代码差异（diff），指导用户修复和优化整个流水线。
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代码审查：设计与衰减风险

brooks-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于执行深入的PR代码审查，功能远超基础语法检查。它能够主动发现代码中的衰减风险、设计缺陷和可维护性问题。报告结构遵循“症状→来源→后果→补救”的框架，帮助开发者从工程角度提升代码质量和系统架构的健壮性。
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缺陷根因分析与定位

bug-hunt-swarm
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个系统性的、只读的复杂软件缺陷诊断工具。它通过启动四个专业的子智能体并行工作，对程序缺陷、回归、崩溃或不稳定的行为进行深入的根因分析。该技能不进行任何代码修改，专注于提供多角度的故障定位、代码路径追踪和最快的验证路径，帮助用户系统性地理解“为什么会出错”。
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系统化调试方法论

code-showcase-systematic-debugging
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一套系统化的四阶段调试方法论，适用于解决复杂的软件错误。核心原则是“不先调查根因，不修复任何问题”。它指导用户完成从根源调查、模式分析、提出假设到最终修复的完整流程，确保修复的有效性和彻底性。
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交互式代码调试工具

debugging-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个强大的交互式调试工具，支持开发者设置断点、逐行执行源代码、实时检查变量状态，并追踪完整的调用堆栈。当程序崩溃、出现难以定位的异常或执行流程不符合预期时，可使用它来深入分析代码的根源问题。
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开发者流失分析与留存

developer-churn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能帮助用户深入理解开发者流失的根本原因，超越单纯的价格敏感度。它涵盖了开发者体验（DX）问题、集成失败、市场转移等六大流失类型，并提供了一个开发者健康评分模型，帮助产品和增长团队主动识别处于风险中的用户群体。
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故障根源定位与半形式追溯

logic-locate
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当用户提供已确认的故障信息（如堆栈跟踪、断言失败或错误信息）时，本技能将执行半形式追溯。它通过“后向追溯到起点，再向前确认症状”的流程，系统性地定位代码中的根源缺陷，并生成包含前提、追迹和修复建议的结构化故障报告。
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