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文档锚定的系统设计评审
grill-with-docs
alirezarezvani/claude-skills
147
这是一个结构化、文档驱动的系统设计评审过程。它通过与项目现有的领域术语表(CONTEXT.md)、架构决策记录(ADRs)和代码库进行交叉比对,来挑战和细化当前的设计方案。目的是消除模糊性,确定精确的术语,并通过具体的场景压力测试,确保所有重大决策都得到充分记录和共识。
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学术文献综述规划助手
litreview
alirezarezvani/claude-skills
380
本技能旨在为学术研究提供结构化的‘启动垫’,帮助用户系统性地进行文献综述规划。它要求用户明确研究问题,并选择合适的框架(如PICO、SPIDER),然后通过Consensus进行战略搜索,最终将研究发现整合成专业的Word文档(.docx)。它不是最终的综述,而是一个帮助研究人员自信进入新领域的指南,适用于撰写学术论文或进行深度课题调研。
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脉搏:多源实时趋势分析
pulse
alirezarezvani/claude-skills
252
脉搏是一款先进的研究技能,用于综合分析任何主题的实时讨论。它能从Reddit、Hacker News、开放网络和X/Twitter等多个平台聚合信息,并支持用户限定时间范围、研究角度(如趋势、情感、痛点)和范围。通过引导用户进行深度思考,该工具提供结构化的报告,包含引文和跨平台模式分析,非常适用于市场调研、竞争情报和用户情绪分析。
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Uncloud集群部署与管理
uncloud
affaan-m/everything-claude-code
338
这是用于管理去中心化、自托管集群的`uc`命令行接口参考。本技能指导用户如何通过CLI部署服务、配置复杂网络和管理基础设施组件,包括机器、存储卷和端口发布。它支持Caddy入口路由、WireGuard网络,以及在多台对等机器上进行服务扩展和高可用性管理,适用于构建鲁棒的自托管环境。
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深度学习面试全攻略
interview-cheatsheet
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
80
针对特定的机器学习或大语言模型主题,生成一份超详细的中文面试速查手册。内容涵盖公式推导、从零开始的PyTorch代码、对比表格以及25道高频面试题,难度分级为L1(必会)到L3(顶级),适用于深入的理论复习和面试准备。
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提案征询书响应策略制定
rfp-responder
alirezarezvani/claude-skills
409
该工具专为提案经理和业务负责人设计,用于系统性地应对RFP、RFI和RFQ。它能解析复杂的采购需求,通过证明点矩阵找出关键差距(GAP),应用Shipley方法提炼核心竞争主题,并计算出科学可信的胜率估计,从而指导最终的参与或放弃决策。
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Mercury MCP工具集参考手册
mercury-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
本技能是Mercury MCP服务器工具的查找参考手册。它指导AI代理如何在虚拟团队工作区内进行结构化操作,涵盖了与队友的消息发送、线程和任务管理、自动化调度,以及管理员级别的团队图谱编辑。适用于代理需要执行复杂团队协作工作流的场景。
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OpenAPI规范转MCP工具集
openapi-to-mcp
mcp-use/mcp-use
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这是一个端到端解决方案,用于将OpenAPI/Swagger规范定义的现有REST API,转化为可供大语言模型(LLM)调用的MCP服务器工具集。它将规范中的每个操作映射为一个独立的工具,自动处理参数校验(Zod)和认证流程,确保LLM调用与原始API完美同步,并支持部署到云端。
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Bilig工作簿:自动化表格计算
bilig-workpaper
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个代码驱动的电子表格运行时,允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景,旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化,确保计算过程的可靠性。
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Codespaces效率审计与优化
github-codespaces-efficiency
github/awesome-copilot
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这是一个系统化的工具,用于深度审计和优化GitHub Codespaces的工作环境。它帮助用户识别资源浪费点,例如过大的开发容器、不匹配的机器类型和范围过广的预构建策略。通过遵循审计流程,可以有效降低云成本,显著缩短启动时间,提升开发效率。
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PR截图:Before/After对比嵌入指南
pr-screenshots
github/awesome-copilot
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本指南教您如何在拉取请求(PR)描述中嵌入“之前/之后”的对比截图。它帮助代码审查者无需检出分支即可直观地看到UI、布局、组件或数据可视化的视觉变化。内容覆盖了最佳实践、Markdown结构,并提供了Azure DevOps和GitHub的图片上传及引用API指引。
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高级前端工程化指南
design-taste-frontend-v1
Leonxlnx/taste-skill
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这是一个专业的、全面的前端代码生成指南,用于构建生产级别的React/Next.js组件。它不仅遵循了技术最佳实践,如原子化组件、依赖验证和RSC架构,还通过强制的设计规则(如确定性排版、色彩校准),确保生成的代码在视觉和技术上均达到高水准,避免常见的通用化设计缺陷。
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