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Workhuman员工认可与奖励工作流

workhuman-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
218
本技能提供Workhuman核心工作流指南，用于构建员工认可和奖励系统。支持实现点数积分、同级和管理层提名等认可机制，配置多级奖励，并与Workday、SAP等大型HRIS系统进行双向同步。适用于企业构建自动化、高效的员工激励和人力资源工作流。
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Workhuman员工认可与奖励集成

workhuman-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
487
本技能指南提供了与Workhuman社交认可和奖励API的全面集成指导。它涵盖了OAuth 2.0认证、员工点对点认可流程、奖励级别配置，以及与Workday、SAP等主流HRIS系统的双向同步。用于帮助开发者构建自动化、高效的员工认可和奖励工作流，增强企业员工参与度。
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Workhuman认可与奖励API架构指南

workhuman-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本指南提供了Workhuman社交认可和奖励API的参考架构。它详细介绍了OAuth 2.0、点对点认可和可配置奖项等关键概念。当需要构建复杂的员工认可工作流、实现与HRIS系统（如Workday、SAP）的双向同步，或与Slack、Teams等协作工具集成时，应使用本技能。
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Workhuman员工认可与奖励API指南

workhuman-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
139
本技能提供了关于Workhuman社交认可和奖励API的升级迁移指南。它详细介绍了点对点认可、奖项配置、公司价值观附加以及与Workday、SAP SuccessFactors等主流HRIS系统的双向同步。适用于构建复杂的企业员工激励、认可和奖励流程。
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Workhuman员工认可和奖励API

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
107
本技能提供了Workhuman Webhooks事件的全面指南，重点涵盖了员工认可和奖励的核心API。内容详细介绍了OAuth 2.0认证、点赞认可和奖励兑换等关键功能。适用于将Workhuman的社交认可功能与HRIS系统（如Workday）进行集成，或构建自动化人力资源工作流。
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技能编写与结构化指南

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mattpocock/skills
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本技能提供了一套系统化的流程，用于创建和完善新的AI代理技能模块。它指导用户完成需求收集、制定结构化文件（如SKILL.md和REFERENCE.md）以及优化技能描述，确保AI能够准确识别和调用新功能。适用于需要从零开始构建、撰写或优化复杂AI技能的场景。
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编写结构化开发计划

writing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
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适用于复杂的、多步骤的软件开发任务。该技能生成高度结构化、遵循TDD、DRY等最佳实践的实现计划。它将大功能拆解为原子化的小步骤任务，详细规定了文件修改、编写失败测试、最小化实现代码和提交操作，确保开发过程具备极高的系统性和可执行性，适合AI代理或团队协作。
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X平台缺陷漏洞分类与处理

x-bug-triage
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
422
该技能能够摄取X/Twitter上的用户投诉，自动检测、分类并聚类相关的缺陷Bug。它结合代码库证据和预设的路由规则，评估缺陷严重性并分配给对应的服务团队，帮助产品团队实时掌握产品健康状况。
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全面的Xcode开发与自动化工具

xcodebuildmcp
getsentry/XcodeBuildMCP
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XcodeBuildMCP是一个统一的开发技能集，用于简化整个移动和桌面应用的开发生命周期。它取代了原始的命令行工具（如xcodebuild, simctl），提供结构化的工作流，支持iOS、macOS、watchOS、tvOS和visionOS等多个平台。功能涵盖项目发现、模拟器与真机管理、UI自动化（手势、视图检查）、日志捕获以及LLDB深度调试，极大地简化了跨平台复杂的构建、测试和运行流程。
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Xcode构建与工作流自动化

xcodebuildmcp-cli
getsentry/XcodeBuildMCP
218
这是XcodeBuildMCP CLI的官方技能，为复杂的苹果开发任务提供统一的接口。它简化了跨越iOS、macOS、watchOS等平台的构建、测试、运行、调试和UI自动化流程。使用此工具可以简化多阶段工作流，无需依赖原始且复杂的xcodebuild命令。
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YOLO 2026实时目标检测

yolo-detection-2026
SharpAI/DeepCamera
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基于最新的YOLO 2026模型，提供高性能的实时物体检测功能。该技能可识别80多个COCO物体类别，并输出带有边界框和置信度的检测结果。它支持自动硬件加速，能够自动优化模型以适配不同的计算平台（如CUDA、MPS、OpenVINO等），确保无论在CPU、GPU还是NPU上运行，都能达到最佳的检测速度和准确性。
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Coral TPU实时目标检测

yolo-detection-2026-coral-tpu-macos
SharpAI/DeepCamera
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本技能利用Google Coral Edge TPU加速器，提供高性能的实时物体检测功能。它能够处理实时摄像头画面，识别并返回高达80个COCO数据集中的各类物体（如人、车、狗等）。该系统针对macOS和Linux原生部署进行了优化，实现极低的延迟（如320x320下约4ms），非常适用于嵌入式视觉系统和实时监控场景。
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