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产品战略总监审查
plan-pipeline-ceo-review
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
130
这是一个在代码实现前使用的战略产品门控。它不直接编码,而是强制用户从产品管理者的视角审视需求,挑战假设。它提供三种模式:拓展愿景(寻找10倍升级)、固定范围(找出所有潜在失败点)或范围精简(确定最小可行产品MVP),确保开发方向解决的是用户真正的核心问题。
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工程架构设计评审
plan-pipeline-eng-review
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
320
在产品方向确定后,此步骤强制执行全面的架构设计评审。它要求用户生成架构图、数据流图、状态机和故障模式清单,从而将模糊的产品需求转化为可立即构建的、高度具体的工程技术规范,避免开发过程中出现架构盲区。
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结构化五阶段实现规划
plan-pipeline-start
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
125
这是一套严谨的五阶段开发规划流程,用于在编写代码前系统性地分析项目需求(PRD)和设计规范。它能生成包含架构决策记录(ADR)、详细任务分解和测试计划的完整实施方案。该流程确保所有技术和设计决策都经过充分讨论、记录和范围界定。
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计划流程:多层级验证
plan-pipeline-validate
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
158
本工具提供全面的两层级计划验证。第一层进行即时的结构化检查(包括格式、依赖和规范合规性)。第二层则根据计划内容,自动触发专业的领域代理(如安全、数据库、性能等)进行深度审查。系统要求所有发现的问题必须得到解决后才能执行,支持自动修复和人工决策。
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AI学术论文投稿就绪审计
prai-submission
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
485
本指南是为提交至高水平《模式识别与人工智能》期刊的原创长文准备的全流程就绪审计手册。它系统性地覆盖了学术论文从格式(中英文摘要、中图分类号)、篇幅控制,到学术规范(查重、一稿多投)等所有关键环节,旨在确保稿件达到国际同行评审的发表标准。
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严谨证明流程编排器
proof-orchestrator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
110
这是一个用于管理复杂、状态化的学术证明项目的流程编排工具。它将证明工作视为本地优先的管道,涵盖了初稿撰写、严格验证、源材料管理,以及在本地尝试受阻时,有序地将任务升级到外部AI模型(如GPT Pro)或进行深度审计,确保最终输出的高度可追溯性和严谨性。
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协议逆向工程与流量分析
protocol-reverse
zhaoxuya520/reverse-skill
434
这是一份专业的协议逆向工程工作流指南。它详细介绍了如何从原始PCAP数据中,系统性地还原和分析复杂的网络协议结构。适用于处理自定义二进制协议、Protobuf、gRPC、WebSocket等协议的安全测试和底层数据分析场景。
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网页应用系统化质量保证流程
qa
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
249
本指南提供了一套完整的、分层级的网页应用质量保证(QA)流程。它覆盖了从范围确定(差异感知)、测试深度选择(快速、标准、详尽),到详细的问题分类(功能、视觉、用户体验等),再到结构化的缺陷报告和关键的“修复与验证”闭环,确保软件质量。
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射频/SDR无线安全研究
radio-sdr
zhaoxuya520/reverse-skill
443
一套专业的射频(RF)和SDR设备安全研究框架,专用于受控、授权的实验室环境。核心功能是进行非Wi-Fi协议的信号识别、解调和协议分析(如遥控器、ADS-B)。严格强调法律合规性,所有操作必须在屏蔽室进行,并默认为只接收(Rx)模式。
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不良事件报告结构化(E2B(R3))
reporting-adverse-events
maziyarpanahi/openmed
360
该技能用于将非结构化的不良事件描述文本,转化为符合ICH E2B(R3)标准的结构化数据。它能够系统性地提取和填充关键字段,包括可疑药物、反应(通过MedDRA编码)、严重性等级和结局等,是构建个体病例安全报告(ICSR)和进行药物警戒申报的专业工具。
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代码实现前综合规划评审
review-plan
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
436
在开始编码之前,使用此技能对项目规划进行系统性、多维度的深度评审。它覆盖了架构设计、代码质量、测试覆盖和性能优化四个关键方面,帮助识别潜在的缺陷、技术债务和设计风险,确保方案稳健可靠。
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OpenMed设备端本地部署指南
running-openmed-ondevice
maziyarpanahi/openmed
233
本指南详细介绍了如何在本地设备端部署OpenMed模型,以确保最高级别的隐私保护。它涵盖了使用三种后端(MLX用于Apple Silicon,CoreML用于iOS/macOS,ONNX/WebGPU用于跨平台/浏览器)的工作流。部署流程包括模型转换、可选的量化处理和本地运行,保证受保护的健康信息(PHI)不会离开设备。
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