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代码质量检查工具

plankton-code-quality
affaan-m/ECC
139
本技能旨在分析和提高代码库的质量，确保遵循最佳实践和编码标准。请注意，当前文件为翻译占位符，核心功能和详细用法请参考原始技能文件。
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安全卫士：防止破坏性操作

safety-guard
affaan-m/ECC
315
安全卫士技能用于防止在生产系统工作或自律智能体执行任务时发生破坏性操作。它提供三种保护模式（谨慎、冻结、卫士），能够监控危险命令、锁定特定目录，确保代码更改仅限于预定区域，从而显著增强系统的稳定性和安全性。
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战略压缩提示

strategic-compact
affaan-m/ECC
150
在任务的逻辑边界主动建议手动执行 /compact，避免自动压缩打断流程，适合研究后、里程碑完成后或切换任务前保持上下文连续。
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Codex：自主代码实现与审查

codex-skill
feiskyer/claude-code-settings
117
该技能利用OpenAI Codex和GPT模型，提供端到端的软件开发支持。它支持自主实现代码功能、修复Bug、分析架构和进行严格的代码/计划审查。在安全的沙盒环境中运行，遵循最小权限原则，允许用户委派整个编码工作流，从功能开发到安全审计，无需手动干预每一步。适用于需要全流程自动化辅助的开发者。
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目标指令（Goal）提示词撰写

fable-goal
alirezarezvani/claude-skills
91
本工具旨在将用户模糊、口语化的需求描述，转化为一份结构完整、可自包含的自主目标指令（Goal Prompt）。它不执行任务，而是撰写一套完整的提示词，包含质量标准、工具调用和验证循环，确保AI能在一次新会话中自主、完整地完成复杂的开发或创作任务。
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客户入驻全流程规划

client-onboarding
indranilbanerjee/digital-marketing-pro
125
为新签约的营销客户创建一份全面的入驻工作流。它涵盖了从启动会议议程、深度调研问卷到利益相关者矩阵（RACI）的建立，以及30-60-90天里程碑、权限设置和沟通升级协议，确保项目能够平稳高效地启动。
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统一记忆系统，用于智能体上下文管理

unified-memory
affaan-m/ECC
313
统一记忆系统为多个自主智能体（如Claude、Codex等）提供一个持久、可检查的上下文层。它允许智能体保存工作状态、传递上下文、恢复任务，并在不同范围（项目、团队、用户）内搜索共享的项目知识，确保工作流程的连续性。
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AAAI学术会议投稿流程管理

aaai-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
168
本技能提供了一份详尽的AAAI学术会议投稿项目管理流程。它覆盖了从选题、撰写摘要，到经历两阶段同行评审、撰写反驳意见，再到最终准备会议论文和公开成果的所有关键里程碑。特别强调了根据硬性截止日期进行逆向规划，确保整个学术流程的严谨性和完整性。
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AAMAS论文投稿工作流规划

aamas-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
467
本技能为AAMAS学术会议论文的完整管理流程规划工具。它详细追踪了从确认研究方向、锁定实验证据、提交摘要、经历双盲评审、回复质疑，到最终定稿的每一个关键里程碑。适用于需要严谨项目规划的博弈论和多智能体系统研究项目。
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学术论文投稿流程规划

aas-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
107
该技能为用户提供了《自动化学报》(AAS) 完整的投稿流程规划。它将整个学术发表过程拆分为选题、撰写、实验、匿名投稿、双盲审稿、多轮修改直至定稿的各个阶段。核心功能包括制定里程碑时间线、设置关键准入准出闸门，帮助作者系统化管理复杂的投稿周期，避免流程中的关键误区。
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ACL论文项目管理流程

acl-workflow
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
401
本指南为学术论文（如ACL会议）提供全面的项目管理框架。它详细阐述了复杂的“周期与承诺”节奏，涵盖了从ARR投稿、评审、元评审、提交、准备终稿到最终展示的整个生命周期。学习采用逆向规划、管理重新投稿循环，以及协调跨多个学术周期的多篇论文的最佳实践。
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AEJ期刊投稿回复与修改计划

aeja-rebuttal
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
134
本技能指南专为回复《美国经济学期刊：应用经济学》（AEJ: Applied）的修改或有条件录用决定而设计。它帮助作者撰写结构严谨、论点清晰的回复信和修改计划。核心重点在于识别和解决编辑指出的关键问题（如模型识别性和稳健性），遵循“致谢-分点回复-证据支持”的结构，避免过于防御性的论述，确保修改具备学术说服力。
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