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NIH资助基金申请智能分析

grants
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本工具是为临床研究人员设计的全流程NIH资助情报助手。它通过六步深度提问（涵盖研究想法、职业阶段和数据状态）来构建研究定位，并利用RePORTER数据将研究与合适的NIH机构进行匹配。最终输出一份可编辑的Word文档，包含具体的资助机制建议、提交时间线和专业的申请策略指导。
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文档锚定的系统设计评审

grill-with-docs
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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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收件箱分类知识库搭建

inbox-setup
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这是一个用于初始化和配置高级邮件分类系统的工具。它通过一次结构化的、交互式访谈，收集用户关于邮件习惯、业务背景和优先级的详细信息，最终生成一套包含7个关键知识库文件（如邮件分类法、费率卡）。这套知识库是驱动邮件分类核心功能的先决条件，首次使用或业务流程重大变更时运行。
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自动化收件箱整理与处理

inbox-triage
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这是一个全面的收件箱处理技能，用于自动化整理和分类邮件。它利用预设的用户分类体系对邮件进行分类，研究新发件人，生成决策建议，并起草回复草稿（不会实际发送）。适合设置为定时任务（每天1-3次）或按需运行，以保持收件箱的整洁和高效。
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高级单页落地页生成器

landing
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该技能能够生成高质量、自包含的单页HTML落地页，并集成3D CSS动画、GSAP滚动效果和鼠标视差深度等高级视觉效果。它通过结构化的产品、受众、品牌色和语气提问，确保生成的页面高度贴合实际产品，从而最大化转化效果。适用于制作专业的产品宣传页、营销页面或一次性展示页。
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专利先例与市场布局智能分析

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本技能提供高级专利先例和市场布局智能分析，而非简单的搜索。它强制用户选择五个专业场景之一（如新颖性、可自由运营性、竞争格局等），通过多源数据库检索，生成包含技术评估、风险标记和战略建议的详细报告，用于指导专利布局和商业决策。
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多源实时趋势分析

pulse
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这是一个多维度的实时研究工具，能够整合来自Reddit、Hacker News、开放网络和X/Twitter等多个平台的数据，捕捉用户对某一话题的即时“脉搏”。它通过强制性的提问流程，确保用户设定了精确的主题、分析角度（如趋势、情绪、问题），以及时间范围。输出结果是结构化、带引用的综合报告，尤其适用于竞争对手分析和市场趋势发现。
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深度对话回顾与调整

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当对话深入技术细节，容易偏离主题或陷入过度思考时，该技能可以暂停当前流程。它提供一个宏观视角，帮助用户系统性地检查项目的原始目标、未经验证的假设、未考虑的约束条件以及潜在的认知偏差。确保所有的决策都具有战略性与正确性。
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课程大纲补充阅读材料生成器

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专业的课程大纲阅读材料生成工具。用户只需上传课程大纲，系统即可自动解析主题和学习目标，并根据设定的受众和时间范围，利用学术搜索资源查找最新的同行评审论文。最终输出的.docx文件包含专业摘要、可点击的文献链接和高阶讨论问题，极大提升课程资源的专业性和实用性。
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脑成像数据结构标准

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该技能提供处理神经科学和生物医学数据的综合工具，用于遵循BIDS标准来组织、验证、查询和转换多模态数据集。它适用于构建符合BIDS规范的目录结构，确保数据在分享或发表前的完整性，以及将原始DICOM扫描数据转换为标准格式。
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Blender运动状态结构化检测

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affaan-m/everything-claude-code
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用于深度检查Blender中的角色动画、骨骼绑定和运动状态。它不依赖于截图视觉判断，而是通过提取骨骼名称、世界坐标、接触点和轴向等结构化事实，来专业诊断动画中的潜在问题，如角色扭曲、脚部滑动或重定向错误，确保动画流程的准确性。
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安全代码漏洞预警钩子

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这是一个代码编写流程中的安全防护钩子。它会在代码写入（Edit/Write）前自动扫描文件路径和内容，实时检测出12种常见的安全漏洞模式，例如SQL注入、XSS、命令注入和不安全的序列化。当检测到风险时，它会阻止代码写入并发出警告，帮助开发者在处理认证、支付等敏感逻辑时保持代码安全。
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