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心理说服演示结构设计
pitch-psychologist
sickn33/antigravity-awesome-skills
193
本技能基于行为心理学,帮助用户构建具有高度说服力的销售路演、投资演示文稿或演讲稿。它采用“渴望先行-解决方案递进”的结构,确保在介绍解决方案之前,先让听众深刻感受痛点和美好愿景(建立渴望),从而将产品或服务呈现为必然且完美的答案。适用于所有关键的商业沟通场景。
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SEO与AEO内容质量审计
seo-aeo-content-quality-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
286
本技能提供全面的内容质量审计,同时检查SEO、AEO和可读性。它会生成整体分数,并提供按严重程度划分的可操作问题列表和具体的修复指南。适用于发布前评估内容,帮助用户确保内容达到搜索引擎和智能问答引擎的最佳表现。
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SEO元数据与描述优化生成器
seo-aeo-meta-description-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
418
该技能专门为网页内容生成多版本、高优化度的标题标签、元描述和社交分享标签(如OG/Twitter)。它提供了三种不同的文案角度(利益点、疑问句、社会证明),帮助用户进行A/B测试,最大化搜索结果的点击率(CTR)。适用于所有需要进行搜索引擎优化和提升社交传播力的内容页面。
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结构化数据/SEO标记生成器
seo-aeo-schema-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
本工具能够为网站生成符合Google标准的JSON-LD结构化数据(Schema Markup)。它支持生成多达10种不同类型的标记,并能实时校验字段是否符合富媒体搜索结果(Rich Result)的要求,帮助用户提升网站在搜索引擎中的可见性和排名。
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信任障碍诊断与信誉校准
trust-calibrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
本技能模拟社会心理学专家,用于诊断目标受众对品牌、产品或某一品类所持有的具体信任障碍(如能力、意图、诚信等)。它根据受众的怀疑程度和产品类别,制定出最精准、最有效的信任信号(如认证、透明化证据)和最佳呈现顺序,以提升说服力,避免过度承诺。
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DeFi自动做市商合约安全审计
defi-amm-security
affaan-m/everything-claude-code
80
本指南提供了用于去中心化金融(DeFi)自动做市商(AMM)智能合约的全面安全审计模式和检查清单。它涵盖了闪电贷攻击、滑点风险、重入攻击、价格操控等关键漏洞,帮助开发者和安全专家审查Uniswap等主流DeFi协议的经济安全性和代码可靠性。
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开发工具成本和使用审计
ecc-tools-cost-audit
affaan-m/everything-claude-code
441
该技能用于专业审计开发工具的资源消耗和计费漏洞。它能深入追踪复杂的工件流程(如Webhook、队列、模型调用),精确识别出不必要的成本支出、使用额度绕过或资源泄露点,从而优化系统架构,确保计费准确和计算效率。
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邮件操作工作流管理
email-ops
affaan-m/everything-claude-code
336
本技能专注于管理邮件的实际操作流程,而非单纯的文字创作。它覆盖了邮件箱的全部操作环节,包括收件箱整理、起草回复、发送消息,并提供消息发送的真实凭证。它确保所有操作都具备完整的上下文和流程可追溯性。
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医疗数据HIPAA合规指南
hipaa-compliance
affaan-m/everything-claude-code
418
本指南提供处理受保护健康信息(PHI)的综合合规框架。它指导开发人员如何进行数据分类、安全加固、访问控制和审计日志记录,确保软件在存储、传输或处理病患数据时严格遵守HIPAA规定,有效防止数据泄露。
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编写钩子规则实现工作流
hookify-rules
affaan-m/everything-claude-code
243
Hookify规则允许用户通过Markdown文件定义基于事件(如文件修改、Bash命令或用户提示)的自动化工作流。它通过配置正则表达式模式来监控特定操作,当模式匹配时,可以触发警告或阻止操作,从而强制执行开发规范和系统安全最佳实践。
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LLM交易代理安全监控
llm-trading-agent-security
affaan-m/everything-claude-code
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本工具提供全面的LLM交易代理安全监控和审计功能。它可以帮助用户审核交易决策,确保其符合预设的风险参数,并有效降低自动化金融操作带来的潜在风险。
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证据驱动的深度研究工作流
research-ops
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个高级、结构化的研究流程,用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景,生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议,适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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