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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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视频内容策略师
video-content-strategist
alirezarezvani/claude-skills
490
这是一个专业的视频内容全流程策略工具。它帮助用户建立从零到权威的视频内容体系,涵盖了从定义YouTube频道定位、撰写爆款短视频脚本,到将长篇博客或播客系统化拆解,重新发布到多个平台的完整内容规划与分发流程。
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永续自主智能体框架
autonomous-agent-harness
affaan-m/everything-claude-code
204
本框架将代码环境升级为永续、自主的智能体系统。它利用内置的定时任务、远程派遣和结构化内存(MCP)等原生功能,实现持续的自我驱动自动化。适用于构建需要长期记忆、定期运行和复杂多步骤操作的AI助理,无需依赖外部的AutoGPT等复杂框架。
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客户账单与订阅管理操作
customer-billing-ops
affaan-m/everything-claude-code
268
本技能指南为支持团队提供了一个完整的操作手册,用于处理复杂的客户账单和订阅流程。它帮助运营人员诊断账单异常、处理退款、分级费用,以及恢复客户门户。适用于调查账单差异、评估用户流失风险或确保订阅状态和营收准确性的场景。
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跨库数据查询
database-lookup
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
467
访问 78 个科研、生物医药、材料和经济数据库的 REST 接口,针对化合物、基因、通路、临床试验、专利、经济指标、天气等需求,查询并返回原始 JSON 及所用数据库和接口信息。
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GAN风格多智能体开发框架
gan-style-harness
affaan-m/everything-claude-code
167
这是一个受GAN启发的复杂多智能体开发框架,用于构建高质量的全栈应用。它通过“生成器-评估器”的严格反馈循环,模拟专业开发流程(规划-生成-测试)。该系统能确保输出具备专业级的设计、功能和原创性,解决了单一AI模型自夸平庸的缺陷,适用于复杂的项目开发和功能实现。
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Google工作空间系统操作与数据管理
google-workspace-ops
affaan-m/everything-claude-code
194
本技能专注于Google工作空间(Docs/Sheets/Slides)的系统性操作和维护。它不仅仅是简单的文件编辑,而是将文档、表格和幻灯片视为复杂的“工作系统”。擅长进行数据整合、清理共享工作表、结构重组以及查找和处理文档的最新版本,确保工作流的准确性和完整性。
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六边形架构模式实现
hexagonal-architecture
affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了六边形架构(端口与适配器模式),指导如何将核心业务逻辑从外部技术细节(如数据库、Web框架、API调用)中完全解耦。它强调定义明确的边界,确保领域模型独立性,从而极大地提升了系统的可测试性、可维护性,并允许在不重写业务规则的前提下替换基础设施。
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潜在客户智能分析工具
lead-intelligence
affaan-m/everything-claude-code
85
本工具旨在提升潜在客户智能分析能力。它帮助用户深入了解和分析潜在客户的数据,从而提高目标定位的准确性,优化销售流程,并精进市场营销策略,助力业务持续增长。
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会议洞察分析器
meeting-analyzer
alirezarezvani/claude-skills
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对会议转录或录音进行结构化处理,分析说话比例、冲突回避、填充词与问话质量,配合工具提示,帮助用户获取沟通与带节奏的具体反馈。
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PyTorch 训练秘籍
ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案,适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调,实现高效 GPU 利用。
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开源项目发布流程管理器
opensource-pipeline
affaan-m/everything-claude-code
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该技能提供一个安全的、多阶段的流程,用于将私有的内部项目转化为可供公开使用的开源项目。流程包括:1. 分支(移除所有秘密凭证);2. 清理(严格扫描代码,确保无敏感信息);3. 打包(生成文档、安装脚本和发布所需文件)。它确保代码在公开发布前达到最高安全标准。
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