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客户成功规划构建工具

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能用于生成一份结构化的联合客户成功计划（CSP）。该计划是客户成功经理（CSM）与客户共同的路线图，涵盖了从入职到续费、再到扩展的整个客户生命周期。它帮助双方明确了业务目标、可量化的成功指标（KPIs）和阶段性里程碑，非常适合在客户启动会、季度业务回顾（QBR）或联合规划会议中使用。
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职位申请文书优化与润色

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能旨在根据特定的职位描述（JD），优化您的完整求职材料。它会重写简历摘要、优化关键工作经历，并撰写高度个性化的求职信。核心功能是提高简历的ATS兼容性，确保您的申请既符合技术要求，又充满人情味。适用于求职、优化关键词匹配度或识别个人与职位需求差距的场景。
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RICE与战略匹配度矩阵

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能提供一个综合的优先级矩阵，通过结合量化的RICE评分（覆盖范围、影响、信心、投入）和定性的战略匹配度评分。当需要决定多个功能或项目哪个应优先开发时，它帮助平衡单纯的用户影响和对核心业务目标（OKRs）的战略契合度。输出结果包含评分、象限划分和明确的开发顺序建议。
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Mailtrap邮件发送配置与集成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能详细指导开发者如何配置和集成Mailtrap进行实时邮件发送。涵盖了通过Email API（REST）和SMTP协议两种主要方式。内容解释了事务性（通知类）、群发（营销类）和批量发送等不同邮件流的用法，并提供了最佳实践和具体的API端点，帮助用户完成邮件发送流程的开发与调试。
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SAML身份联邦构建与配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何构建SAML 2.0身份联邦，实现本地Active Directory与Microsoft Entra ID（Azure AD）之间的跨域单点登录（SSO）。它指导用户配置身份提供者和服务提供者信任关系，确保云应用能够实现安全、无缝的跨域认证。
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Rust 语言 Azure 队列存储库

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个官方的 Rust 客户端库，用于与 Azure 队列存储服务进行交互。它支持在 Rust 应用程序中使用异步模式，实现队列消息的发送、接收、管理、以及窥视（peek）功能。适用于需要跨服务进行可靠消息传递和数据同步的场景。
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EAS更新性能洞察查询

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于通过命令行查询已发布EAS更新的健康和性能指标。该技能报告了关键数据点，包括崩溃率、独立用户数、安装量、载荷大小，以及嵌入式和OTA用户比例的划分，是进行发布后监控和性能回归检测的必备工具。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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Neon Postgres 分支管理与开发测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户如何为开发和测试工作流程选择和创建合适的Neon Postgres分支。根据需求，用户需决定是使用包含真实数据的“普通分支”，还是用于保护敏感数据的“Schema-Only分支”。内容涵盖了决策规则、工具选择（CLI/MCP）和分支创建及重置的详细步骤。
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测试自动化框架迁移

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在充当资深QA自动化架构师，负责在Selenium、Playwright、Puppeteer和Cypress等主流UI测试框架之间迁移和转换测试脚本。它通过应用API映射、生命周期调整和模式标准化，帮助用户高效地将测试从一个框架重写到另一个框架。
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人工智能文本去AI化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于优化和人性化AI生成的自然语言文件（如文档、笔记）。它能去除常见的“AI痕迹”，例如恭维性用语、空泛的词汇和过度结构化的表达。支持两种模式：快速的正则清理和深度LLM重写，确保内容更具人味，同时完美保留代码块、URL和标题等技术细节。
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AI辅助回归测试最佳实践

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affaan-m/ECC
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本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点，尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试，确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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