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Skill UI

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搜索 UI验证 ，共找到 814 条记录
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聚焦功能修复流程

focused-fix
alirezarezvani/claude-skills
291
提供界定范围、梳理依赖、诊断问题、修复与验证的五阶段流程，适合需要全模块深入排查的功能失效场景。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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手动流程辅导

processize
slavingia/skills
400
帮助创始人将产品想法拆解为可立即交付的手动流程，详述每一步、验证付费客户并设置自动化前的准备。
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极简主义创意验证

validate-idea
slavingia/skills
339
依托《极简创业家》思路，在动手开发前用人工服务验证创意，精准定位用户与痛点，测试可行流程并主动收款与反馈，判断是否值得投入开发。
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示例技能指南

example-skill
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
489
提供示例技能的触发方式、准备条件、操作步骤和错误应对方案，帮助用户在适当场景下调用并验证结果。
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AWS Nitro隔离计算安全实践

implementing-aws-nitro-enclave-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
287
本指南详细介绍了如何利用AWS Nitro Enclaves建立高度机密的计算环境，实现硬件级别的隔离。它涵盖了为敏感数据（如PII、PHI）构建安全隔离区，并通过密码学证明（attestation）机制，将KMS解密权限与特定的、经过验证的Enclave镜像哈希关联，确保数据在计算过程中的安全性和可信性。
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自动化GDPR数据主体访问权处理

implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
424
本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求（DSAR）自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源（数据库、文件）中发现个人身份信息（PII），并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点，从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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大语言模型安全防护护栏

implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
305
该工具为大型语言模型（LLM）应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击（如提示注入），检测并过滤敏感个人信息（PII）和有害内容。同时，它还能验证模型的输出是否准确、结构化，有效防止幻觉和数据泄露，确保AI应用的安全性与合规性。
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图表流程自动化生成

mermaid-diagram
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
302
本工具能够根据用户输入的自然语言需求，自动生成高质量、结构化的Mermaid图表代码。支持流程图、时序图、类图、ER图、甘特图等超过20种专业图表类型。其流程包含需求分析、代码生成、并强制执行语法验证，确保生成的图表专业、准确，适用于撰写技术文档。
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紫队原子测试与覆盖率分析

performing-purple-team-atomic-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
492
本工具用于执行原子红队测试，模拟攻击行为并对照 MITRE ATT&CK 框架。它核心功能包括检测覆盖率差距分析、验证现有安全控制（如SIEM/EDR）的可见性，以及构建自动化、持续的威胁模拟和防御验证流程。
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结果到主张验证门：证据与结论

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
71
该技能指导研究人员系统性地评估实验结果与预设研究主张的吻合度。它要求用户汇集来自W&B、日志等多个来源的实验数据，首先进行确定性的证据预检查，以排除“幻觉证据”，最后利用Codex进行判断，从而决定结果是支持、不支持还是证据缺失，指导后续的研究方向调整。
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圣塔方法：双独立评审框架

santa-method
affaan-m/everything-claude-code
276
圣塔方法是一个多智能体对抗性验证框架，旨在提高内容的输出质量。它要求两个独立评审员（Agent B和Agent C）都通过内容，才能发布最终结果。该方法能够消除单一智能体的固有偏差，并通过迭代修正循环，持续优化内容直到收敛，或升级给人工审核。
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