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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ubs-bug-scan

[WHAT] 使用Ultimate Bug Scanner (UBS)进行静态分析门控 —— 多语言AST级别的错误检测。[HOW] 对更改/暂存的文件运行`ubs`,按严重性解析发现的问题,并内联修复关键问题。[WHEN] 在每次提交前。在PR审查时。当被要求扫描错误、进行静态分析或检查代码质量时。[WHY] 捕获资源泄漏、空指针引用、类型缩小漏洞以及linters遗漏的并发错误。

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security-scan

使用AgentShield扫描您的Claude Code配置(.claude/目录)中的安全漏洞、错误配置和注入风险。检查CLAUDE.md、settings.json、MCP服务器、挂钩和代理定义。

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Backtracking

系统性的试错搜索技术,逐步构建解决方案,一旦发现候选方案无法导向有效解时即放弃该方案

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base-rate-analysis

在考虑个别案例细节之前,先从统计基线频率开始——通过锚定“通常发生的情况”来对抗基础比率忽视

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Change Analysis

通过将当前的故障状态与之前无故障的状态进行比较,以确定发生变化的因素,从而找出问题的根本原因的调查方法

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Future Reality Tree

一个逻辑图,通过映射其因果影响来验证提出的解决方案,确保它们解决问题的同时不会产生新的不良影响

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e2e-prompt-gen

生成针对多个操作界面的提示(如Telegram、OpenAI Canvas、MCP Apps、CLI等)

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skill-decompile

将任何SKILL.md反编译成确定性的YAML,用于结构安全分析。提取权限、表面信息、风险信号,并生成评分判决。

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5-whys

问五次“为什么?”以深入探究症状和表面原因,揭示问题的真正根本原因

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Base Rates

在考虑具体案例细节之前,参考类中事件的统计频率提供了预测的起点

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blameless-postmortems

当发生生产事故时,进行侧重于系统而非个人的系统性事故分析,以防止事故再次发生

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Current Reality Tree

一个逻辑图,用于映射不良影响之间的因果关系,以识别导致大多数组织问题的根本原因

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Evaporating Cloud

一个冲突解决图,揭示并使那些持续困境的隐藏假设失效,将赢输权衡转变为双赢解决方案

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goodharts-law

通过认识到当一个衡量标准成为目标时,它就不再是一个好的衡量标准,来预见指标操纵和非预期的优化。

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rust-librarian

[WHAT] Rust知识摄入和语义搜索系统。将Rust书籍、模式、错误示例以及crate文档编入Qdrant索引,以便代理可以访问检索。[HOW] 克隆Rust书籍源(markdown格式),按章节/部分/概念分块,通过sentence-transformers(all-mpnet-base-v2, 768D)嵌入,并根据os/agent/performance-engine架构更新到Qdran…

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security-hub

[WHAT] 统一安全技能路由器 — 根据意图路由到正确的安全子技能 [HOW] 决策树路由至:安全审查(代码审计)、安全最佳实践(特定语言)、安全威胁模型(威胁建模)、安全所有权图(所有权拓扑) [WHEN] 当用户提到安全、审计、漏洞、威胁模型、OWASP、渗透测试、代码审查安全、所有权分析时使用 [WHY] 防止加载4个独立的安全技能;根据上下文路由到正确的一个 触发词: "security…

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apophenia

防止在没有证据表明存在实际因果关系的情况下,就根据感知到的模式对不相关的事物之间建立有意义联系的倾向采取行动

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bayes-theorem

随着新证据的出现更新概率估计 - 先验信念 + 证据的可能性 = 更精确的后验概率

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