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事后回顾分析框架

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这套严谨的“事后回顾”（Postmortem）框架，用于在项目失败、季度目标未达或人员招聘失误等重大事件后进行无责归因分析。它指导用户系统化地定义事件，运用“5个为什么”找出根本原因，区分贡献因素和核心原因，识别被忽视的警示信号，并建立具体的改进行动清单，从而确保系统性改进，防止问题重演。

生成结构化拉取请求

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本指南提供了使用Git和GitHub CLI创建高质量、结构化拉取请求（PR）的最佳实践流程。它指导用户确保PR描述不仅包含“变更内容”，还清晰说明了“变更动机”和“评审人所需上下文”，从而极大地提升了代码审查的质量和效率。

SaaS 定价策略

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通过价值指标、层级打包与定价页面，设计、优化或调涨 SaaS 价格以捕获价值、提高转化并推动收入增长。

高级产品经理框架与指标库

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本技能提供高级产品经理的专业支持，覆盖产品全生命周期。它集成了超过30个主流PM框架（如RICE、MoSCoW），并内置了12个模板和32个SaaS关键指标的计算公式。适用于制定产品战略、规划路线图、进行市场分析和数据驱动的决策。

程序化搜索引擎优化策略

programmatic-seo

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指导如何通过模板和结构化数据大规模构建 SEO 页面，涵盖业务洞察、关键词模式、数据来源、模板设计及内链策略，确保每页具备独特价值、匹配搜索意图并规避低质惩罚。

大模型项目开发方法论

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本技能提供了一套完整的LLM项目开发方法论。它指导用户如何系统性地评估任务是否适合大模型处理，设计模块化、可缓存的流水线架构（如采集、准备、处理、解析、渲染），并利用文件系统管理项目状态，确保AI应用的稳定性和可维护性。

知识学习固化为项目规则

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此技能用于将自动记忆中发现的成功、重复出现的模式（即临时学习）正式化，并将其升级为项目核心指令集中的永久规则。这确保了最佳实践成为项目强制性的通用规范，显著提高了未来所有AI交互和开发周期的一致性和准确性。当一个临时笔记被证明是至关重要的、可重复的指导原则时，应使用此功能。

漏洞概念验证

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漏洞概念验证帮助安全团队快速构建并提交可复现的漏洞利用证据，便于确认问题并协同修复。

发布与总结

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提供发布内容并自动提炼核心信息的流程，同时确保最终稿件可对外发布，并为利益相关者整理重点与后续方向。

PyGraphistry 图可视化器

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PyGraphistry 是 Graphistry 提供的 Python 接口，借助 GPU 加速绘制百万节点/边的关系图，可交互分析异常和关联，提升数据探索效率。

PyMC贝叶斯建模与推断

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本技能详细介绍了使用PyMC进行贝叶斯模型构建和概率编程的完整流程。涵盖了从数据准备、建立分层模型（如线性回归、逻辑回归），到使用MCMC采样、进行后验预测检验（PPC）和模型诊断的全过程。适用于需要进行不确定性量化的科学研究和数据分析场景。

Python 安全审计

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Python 安全审计可对 Python 项目进行漏洞和配置检查，帮助开发者发现安全隐患并优先修复，保持部署安全可靠。

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