微信扫一扫personjakexiao无需 Key
"Self-Paced Reading Designer"
专家指导设计自定步调阅读实验：区域分割、时间参数、理解探针及溢出分析
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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"Verify Skill"
互动技能验证 — 通过结构化的专家评审来评估参数、引用和方法的准确性
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user-provisioning
完整的用户生命周期管理，包括创建、角色分配、组成员身份和取消配置
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ci-discovery
配置项发现、分类和CMDB填充策略
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incident-lifecycle
从创建到解决和关闭的完整事件生命周期管理
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nelson
使用皇家海军中队的比喻来协调多代理任务执行——从任务规划到并行工作协调，再到结束。当工作需要并行代理编排、紧密的任务协调（含质量关卡）、结构化的委派（含进度检查点）或记录决策日志时使用。
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workflow-template-seeder
根据简短的规范，通过链接现有的技能（intake → ship-faster阶段）在templates/NNN-slug/下创建一个新的可运行模板，同时保持其整洁和可共享性（无秘密，最小范围）。在需要快速创建新模板时使用。
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workflow-pattern-analyzer
使用聊天工具分析最近的对话历史，以识别重复的工作流程模式，并通过统计严谨性生成自定义技能推荐。当用户基于其AI使用模式请求工作流程分析、模式识别、技能生成建议或自动化机会时使用，而无需导出对话。
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"Sentence Stimulus Norming"
规定了语言刺激的标准化程序，包括完形概率、合理性评分、可接受性判断和词汇控制
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"Visual Search Array Generator"
指定显示参数、设定大小、目标与干扰物相似性以及视觉搜索实验中的随机化约束条件
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request-fulfillment
服务目录请求处理、履行工作流和任务管理
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relationship-mapping
CI关系管理，包括创建、验证、依赖性分析和孤立项检测
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major-incident
P1/重大事件协调，包括桥接电话、利益相关者沟通、事件指挥官职责以及事件后审查
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hence-search
浏览和搜索Hence图库（hence.sh），发现使用AI编码代理构建的项目。当用户需要灵感、想要查看其他人构建的内容、询问关于Hence上的项目或提到寻找由AI构建的项目时使用。触发查询如“给我看看酷炫的项目”、“搜索Hence”、“在Hence上找到CLI工具”或“人们用Claude Code在构建什么”。
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my-skill-factory
创建、构建并将自定义Claude代码技能安装到Hideki的本地市场中。从需求收集到完全安装并可使用的技能的端到端工作流程。当用户要求创建新技能、构建技能、制作插件、添加新功能或说“为X做一个技能”时使用。在更新或重新安装现有自定义技能时也使用。触发短语包括“create skill”、“make skill”、“new skill”、“build plugin”、“skill for X”、“u…
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workflow-pattern-analyzer-web
通过使用聊天工具分析最近的对话历史，以识别重复的工作流程模式，并以统计严谨性生成自定义技能推荐。当用户基于其AI使用模式请求工作流程分析、模式识别、技能生成建议或自动化机会时使用，而无需导出对话。
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"Share Skill Usage Statistics"
生成并分享匿名的技能使用统计数据，以帮助社区了解哪些技能最有价值
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happy-servicenow-skills
与平台无关的ServiceNow AI技能库 - 包含47项针对ITSM、CMDB、目录、安全、报告和开发的全面技能
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item-creation
创建和配置包含变量、类别和服务实现的服务目录项目的完整指南
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variable-management
目录变量的完整指南，包括所有类型、引用限定符、级联变量和UI策略
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problem-analysis
根本原因分析和问题管理，包括已知错误文档、临时解决方案管理和永久修复跟踪
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create-ultimate-skill
使用Anthropic的官方最佳实践和最新的API文档创建、审查和迭代Claude Code技能。在创建技能、审查现有技能、编写技能描述、设计技能架构时使用，或者当用户说“创建一个技能”、“审查我的技能”、“技能最佳实践”、“技能描述帮助”时使用。不要用于创建插件、命令、代理或钩子——对于这些，请使用plugin-dev技能。
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risk-assessment
在设计和规划阶段自主进行风险评估的元技能。在采取行动之前自问自答，避免浅层解决方案，识别根本问题。触发点：设计, 规划, 实施前, 架构决策, 风险, 担忧
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data-consumer-discovery
发现内部数据消费者真正需要什么。将Mom Test和JTBD适应于数据团队使用。在进行用户研究、访谈利益相关者、收集消费者需求、开展探索会议时，或者当有人问“他们需要什么？”或“我如何确定要构建什么？”时使用。
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