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git
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多层知识库管理与同步
knowledge-ops
affaan-m/ECC
345
本框架旨在管理和同步跨越多个存储层(包括本地文件、内存、向量存储和Git仓库)的知识库。它提供了一个结构化的体系,用于知识的摄取、组织、去重和检索,确保知识在复杂的开发和运营场景中具备持久性和单一事实来源。
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文档处理与数据智能提取
nutrient-document-processing
affaan-m/ECC
465
这是一个全面的文档处理API,用于自动化工作流。功能包括格式转换(如PDF、DOCX)、数据提取(文本、表格)、扫描件OCR识别、敏感信息脱敏(PII)、添加水印和数字签名。适用于构建自动化、高效的文档处理流程。
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专家级设计系统指南撰写
power
bergside/awesome-design-skills
480
本技能将您塑造成Power品牌的设计系统专家。您将掌握一套完整的、高度结构化的指南撰写流程,能够产出可直接供工程师和设计师使用的实战级文档。内容涵盖品牌风格基础、组件状态、无障碍标准、以及严格的质量门,确保产品设计在美观、可用性和可访问性上达到最高标准。
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Ruflo健康检查与修复工具
ruflo-doctor
ruvnet/ruflo
370
该工具用于诊断和自动修复Ruflo安装环境中的常见问题。它会全面检查Node.js、npm、git等核心依赖的健康状态,并验证配置、守护进程状态、内存数据库和API密钥等。通过执行指定的修复命令,可以解决内存初始化、守护进程启动和配置重置等问题,确保环境稳定。
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编程前系统调研工作流
search-first
affaan-m/ECC
292
这是一个系统化的工作流,用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道(如npm、PyPI、GitHub)并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子,确保使用现有成熟的库和最佳实践。
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技能侦察:搜索现有能力
skill-scout
affaan-m/ECC
457
技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤,旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前,该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部(GitHub/Web)的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项,还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性,从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。
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测试驱动开发工作流
tdd-workflow
affaan-m/ECC
53
本工作流指导开发者遵循测试驱动开发(TDD)原则,确保代码质量。它要求先编写测试用例(包括单元、集成和E2E),确保代码覆盖率不低于80%。流程严格遵循“红-绿-重构”循环,保证了功能增减和Bug修复的可靠性,并结合Git检查点提交实现完整可追溯性。
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证据驱动的命令行操作
terminal-ops
affaan-m/ECC
305
该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化,并准确报告代码的当前状态和验证结果。
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统一警报与通知管理系统
unified-notifications-ops
affaan-m/ECC
233
本技能旨在解决来自GitHub、Linear、本地钩子等各种工具的通知碎片化和噪音问题。它提供了一个统一的、操作化的工作流设计框架,用于整合和管理所有警报。核心目标是通过定义明确的严重性等级、责任人、路由渠道和后续操作步骤,将分散的通知流汇聚成单一、可操作的流程。
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GitHub问题结构化修复工作流
github-fix-issue
feiskyer/claude-code-settings
459
这是一个提供端到端、系统化处理GitHub问题(Bug)的开发工作流。它指导用户完成从理解问题描述、研究代码上下文、制定修复计划、小步实现、到执行单元和回归测试,最终通过GitHub CLI提交结构化Pull Request的完整流程。适用于所有维护代码库的开发者。
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GitHub拉取请求代码深度审查
github-review-pr
feiskyer/claude-code-settings
60
用于对GitHub拉取请求(PR)进行结构化、多维度的代码深度审查。该流程管理完整的审查生命周期,包括检查PR的审查资格、分析代码上下文,并调用多个专业子代理从不同角度发现Bug、安全漏洞和风格问题。它提供高可信度的、可执行的反馈,是代码质量保障的强大工具。
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Claude Code使用影响力报告
receipts
anthropics/claude-plugins-official
236
本工具能够生成一份详尽的本地“使用记录”,全面汇总用户在使用Claude Code期间的所有活动。它通过本地日志和Git历史记录,量化展示了每一项开发工作对各个项目的实际贡献度,非常适合用于绩效评估、证明工具价值或进行自我审计。
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