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万能通用问题解决助手

vague-helper
bytedance/deer-flow
275
这是一个万能的辅助工具，旨在帮助用户处理各种各样的任务需求。它鼓励用户运用自己的判断力来处理不同的提示，使其成为一个灵活、适应性强的通用问题解决资源。非常适合用于头脑风暴、一般查询和初步探索。
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中文技能文档审查

zh-output-example
bytedance/deer-flow
185
用于专业审查中文技能文档的出版就绪状态。它系统性地检查文档描述是否清晰、步骤是否可执行，并用中文提供结构化结论，同时保留底层机器枚举值，确保技术准确性。
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论文诚信度深度审计

integrity-forensics
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
196
该技能执行严格的、确定性的学术诚信深度审计。它使用外部的锁定（pinned）审计框架，对提交的论文进行全面扫描，以检测潜在的不一致性、规则违规或结构性异常。审计结果将转化为明确的政策门控（BLOCK/WARN/NO_NEW_BLOCKER）和不可变记录，为投稿或发表提供最终的学术保障。
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审计与优化项目自动记忆

memory-review
alirezarezvani/claude-skills
312
该工具对项目的自动记忆知识库进行全面审计。它能分析积累的知识，识别出可提炼为核心规则的模式（Promotion Candidates），标记过时或过时的条目，并建议整合多个重复的知识点。适用于项目开发周期结束或知识库积累过多时，确保知识体系的准确性和时效性。
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内存健康状态仪表盘

memory-status
alirezarezvani/claude-skills
272
该工具提供了一个全面的项目内存使用概览，涵盖所有关联的记忆系统。它报告了行数、主题文件数量、容量限制、过时条目和可操作的建议，帮助用户维护内存的完整性并优化性能。
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ADR索引重构与清理工具

adr-reindex
ruvnet/ruflo
178
该工具用于在ADR源文件被删除或修改后，重置和重建索引。它通过硬删除整个索引命名空间（adr-patterns和adr-edges），然后从当前磁盘上的实际文件重新构建索引。这解决了常规索引工具无法删除记录，导致索引中残留僵尸引用（dangling references）的问题，确保了数据的一致性。
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多智能体AI编排工作流

ruflo
ruvnet/ruflo
193
Ruflo是一个强大的跨智能体编排层，旨在管理复杂的、多步骤的AI编程工作流。它支持协调大规模智能体群，利用语义搜索管理持久化记忆，并使用30多个专业插件执行复杂的任务流。适用于需要协同努力的大规模开发、系统基准测试和深度研究等场景。
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结构化设计与规格制定

brainstorming
feiskyer/claude-code-settings
70
本技能用于将初步的想法或模糊的需求转化为结构化、可执行的设计规格。它通过深入的对话流程，引导用户探索项目上下文，提出多方案对比，并分步完善架构和细节，确保在开始编写代码前，拥有完整、清晰的开发蓝图。
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Codex：自主代码实现与审查

codex-skill
feiskyer/claude-code-settings
117
该技能利用OpenAI Codex和GPT模型，提供端到端的软件开发支持。它支持自主实现代码功能、修复Bug、分析架构和进行严格的代码/计划审查。在安全的沙盒环境中运行，遵循最小权限原则，允许用户委派整个编码工作流，从功能开发到安全审计，无需手动干预每一步。适用于需要全流程自动化辅助的开发者。
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深度工作时间块规划与焦点预算

deep-work
alirezarezvani/claude-skills
182
该技能旨在将零散的任务列表转化为结构化、有保护的日常日程。它采用深度工作方法论，将任务分类为深层和浅层，对浅层工作进行预算，并生成一套以精力为优先的日程安排。它严格执行时间限制（例如4小时深度工作上限），确保用户在一天内将专注力作为核心资源。流程包括任务审计、时间规划、会话记录和收尾仪式。
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目标指令（Goal）提示词撰写

fable-goal
alirezarezvani/claude-skills
91
本工具旨在将用户模糊、口语化的需求描述，转化为一份结构完整、可自包含的自主目标指令（Goal Prompt）。它不执行任务，而是撰写一套完整的提示词，包含质量标准、工具调用和验证循环，确保AI能在一次新会话中自主、完整地完成复杂的开发或创作任务。
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GitHub问题修复全流程指南

github-fix-issue
feiskyer/claude-code-settings
144
这是一个结构化的、端到端的GitHub问题修复工作流。它引导用户完成整个开发周期：从理解问题描述、研究代码上下文，到制定修复计划、编写代码实现、进行全面测试，最终通过GitHub CLI提交高质量的拉取请求。
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