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AI健康综合分析与风险预测

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sickn33/antigravity-awesome-skills
293
基于AI技术的综合健康分析系统，整合了生理指标、生活习惯、心理状态和医疗历史等多维度数据。核心功能包括异常模式识别、预测高血压、糖尿病等疾病风险，并提供分级的、具有可操作性的个性化健康建议和交互式报告。
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AI优先工程实践模型

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affaan-m/everything-claude-code
239
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制，确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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AI引擎引用优化

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alirezarezvani/claude-skills
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指导团队审视 AI 可见性，重构内容以生成可提取答案，并追踪 ChatGPT、Perplexity、Google AI、Claude、Gemini 及 Copilot 等的引用，帮助内容获得生成式搜索的引用而非仅排名。
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网站数据分析追踪系统构建

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alirezarezvani/claude-skills
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本技能指导用户从零开始构建、审计和调试网站的完整数据分析追踪系统。它涵盖GA4、Google Tag Manager和事件分类法（taxonomy），确保所有关键用户行为都被准确记录，为后续的数据决策提供可靠且高质量的分析基础。
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生产级REST API端点构建

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这是一个用于构建健壮、生产级REST API端点的综合指南。它覆盖了API开发的整个生命周期，包括输入验证、集中式错误处理、认证授权、CRUD操作、分页和API文档生成。使用该技能可以确保后端服务安全、可扩展，并遵循行业最佳实践。
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需求模糊时提问与澄清

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当接收到的任务需求存在歧义、范围不清或关键约束缺失时，使用此技能进行系统化的需求澄清。它指导用户识别并询问目标、范围、约束条件和验收标准等关键缺失信息，确保在实际开发之前，对项目的理解达到共识，避免返工和误解。
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深度代码上下文分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个严格的框架，用于通过超精细的逐行代码分析来构建深层次的架构上下文。它应用了第一性原理和“5个为什么”等方法论，持续建立和维护整个系统的稳定心智模型。这对于进行漏洞预警的安全审计、威胁建模和复杂的架构审查至关重要。
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AWS 智能代理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Aws Agentic Ai 是 AWS 中的智能代理能力，致力于自动协调多项云服务、执行复杂任务并根据目标变化做出响应，以减少人工干预。
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AWS CDK 开发

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提供通过 AWS 云开发工具包构建基础设施的指导，帮助开发者以代码定义资源并自动化部署流程，便于持续集成与交付。
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AWS 通用工具

aws-common
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为团队提供 AWS 通用概念的参考，便于在搭建或维护以基础设施为主的项目时统一常用云资源、实践和模式。
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AWS 成本运维

aws-cost-ops
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199
AWS 成本运维说明了对云支出监控、费用驱动因素跟踪及工作负载与预算对齐的能力，帮助团队优化资源配置与财务决策。
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AWS MCP 环境配置

aws-mcp-setup
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228
提供 AWS MCP 环境的逐步配置指导，涵盖前置条件、账户联动与自动化操作，帮助基础设施团队快速部署受控集群并保证治理合规。
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