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微信公众号内容战略规划师
wechat-official-account-strategist
sickn33/antigravity-awesome-skills
327
专业的微信公众号内容营销策略工具。它提供一套完整的从文章标题到内容架构的营销流程,包含实用的标题公式、首屏优化技巧和私域流量转化路径。适用于策划公众号文章、制定内容日历和提升读者的互动率。
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撰写和构建AI技能
write-a-skill
alirezarezvani/claude-skills
125
本指南提供了一套完整的框架,用于撰写和构建新的AI智能体技能。它详细介绍了三阶段工作流程,包括需求收集、起草核心说明(SKILL.md)和优化结构。它强调了描述、脚本和文件分割的最佳实践,从而提高智能体的可靠性和可用性。
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学术论文写作全流程助手
academic-paper
Imbad0202/academic-research-skills
447
这是一个强大的12代理流水线,专为学术写作者设计,可指导用户完成从论文构思、文献调研、结构大纲、撰写草稿到引用核对和模拟同行评审的全流程。它支持风格校准和写作质量检测,确保学术输出的严谨性与专业性。
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学术论文同行评审模拟器
academic-paper-reviewer
Imbad0202/academic-research-skills
185
该工具模拟国际期刊的严格同行评审流程,由包括主编和魔鬼代言人在内的五位专家组成。它从方法论、学科专业、跨学科视角和核心论点挑战等多个维度评估论文,最终提供结构化的编辑决策和修改路线图。适用于初次投稿、修改验证和方法论重点分析等多种场景。
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学术研究全流程编排器
academic-pipeline
Imbad0202/academic-research-skills
136
这是一个全方位的学术研究工作流编排工具,管理从研究概念发起到最终发表的整个十阶段生命周期。它强制执行关键的质量门控,包括数据完整性验证、两次同行评审和可复现性检查,确保用户能系统化、高质量地完成学术论文的撰写和定稿。
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通用深度学术研究团队
deep-research
Imbad0202/academic-research-skills
334
这是一个通用的、多阶段的学术研究智能体系统。它支持从研究问题制定、系统文献检索、跨源综合分析,到偏倚评估和最终生成符合APA 7.0标准的专业报告的全流程。适用于需要进行深度学术研究、综述或事实核查的学者、学生及研究人员。
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发现未收录的日文NLP资源
find-new-resources
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
437
本技能用于发现当前未被收录的日文自然语言处理(NLP)资源,包括GitHub代码库和Hugging Face模型/数据集。它根据用户指定主题搜索新的资源候选,并直接输出可用于贡献的Markdown格式内容。
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Prisma ORM高级模式与最佳实践
prisma-patterns
affaan-m/everything-claude-code
145
本指南详细介绍了在使用Prisma ORM构建TypeScript后端应用时的生产级最佳实践。内容涵盖了优化的Schema设计、复杂查询编写、事务管理、分页策略,并重点指出了服务器无状态环境和批量操作中常见的性能陷阱,帮助开发者构建健壮的后端架构。
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日本語NLP趋势报告
research-trends
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
462
结合日本语NLP资源数据集与实时网页调研,生成关于模型、工具、基准、向量检索、语音等方向的最新趋势报告。
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Rhino 3D脚本编程与自动化
rhino3d-scripts
github/awesome-copilot
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本技能指南涵盖了Rhino 3D的复杂脚本编写和自动化流程。它支持多种脚本类型,包括RhinoPython、VBScript和直接的RhinoCommon编程。可用于编写高质量的生产脚本,实现几何体操作(如层、块、视图),构建定制命令宏,以及自动化重复的建模任务,是提升设计效率的核心工具。
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Oracle到SQL Server迁移助手
ssma-console
github/awesome-copilot
482
本工具详细介绍了从Oracle数据库到SQL Server的完整端到端迁移流程。它通过模拟SSMA控制台的各项操作,自动化了模式转换、数据迁移和评估报告的生成,适用于规划异构数据库迁移的架构师和开发者。
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推荐系统管道架构设计
recsys-pipeline-architect
affaan-m/everything-claude-code
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本技能提供了一个系统化的框架,用于构建可组合的推荐、排序和内容流管道。它遵循行业标准的六阶段模型(源→数据增强→过滤→评分→选择→副作用),适用于任何需要根据用户和上下文选择“Top K”项目的场景,如社交新闻流、内容排名或RAG重排序。
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