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policyengine-aggregation
PolicyEngine聚合模式 - 使用adds属性和add()函数对实体间的变量进行求和
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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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pokemon-card-prices
从TCGCSV API查询宝可梦集换式卡牌游戏的价格。当用户询问英文版特定宝可梦卡牌的价格、市场价值或可用性时使用此功能。支持灵活的卡牌名称匹配、稀有度缩写（如IR、SIR等），以及对拼写错误的系列或卡牌名称提供“您是指？”建议。返回当前市场价格、列表价格和卡牌详情，而无需将整个CSV文件加载到上下文中。
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policyengine-api
PolicyEngine API - 为policyengine.org提供支持的Flask REST服务，并支持程序化访问
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policyengine-app
PolicyEngine React网页应用程序 - policyengine.org的用户界面
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policyengine-code-style
PolicyEngine代码编写风格指南 - 公式优化、直接返回、消除不必要的变量
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poka-yoke-patterns
掌握丰田生产系统中的防错技术（Poka-Yoke）。设计通过结构而非警觉性来防止错误的系统。涵盖：路径保护、FMEA分析、质量门控、安灯信号、超时强制执行、类型安全设计。在设计系统、预防缺陷、实施安全机制或分析失效模式时。
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policyengine-data-testing
测试PolicyEngine数据生成管道的模式（policyengine-us-data，policyengine-uk-data）
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policyengine-core
PolicyEngine核心模拟引擎——为所有PolicyEngine计算提供支持的基础
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policy-compliance-auditing
审阅试点文档和输出，确保其符合政策和治理标准。在试点执行期间，根据杜克政策、组织指南或监管要求评估合规性时使用。
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polaris-fundamentals
Polaris Web Components的核心基础，包括组件库结构、设计令牌、响应模式和SSR兼容性。在使用Polaris组件时自动调用。
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policyengine-app
PolicyEngine React网页应用程序 - policyengine.org的用户界面
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policyengine-code-organization
PolicyEngine的代码组织模式 - 变量命名约定、文件夹结构、文件组织
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policyengine-period-patterns
PolicyEngine周期处理 - 在YEAR、MONTH定义周期之间转换以及测试模式
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policy-runner
根据policy_plan运行策略即代码检查（例如，OPA/Conftest）。在流程2和流程4中使用。
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policyengine-analysis
PolicyEngine研究仓库的常见分析模式（CRFB、新闻通讯、仪表盘、影响研究）
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policyengine-simulation-mechanics
高级模拟模式与policyengine.py - ensure(), output_dataset.data, 和 map_to_entity()
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policyengine-api
PolicyEngine API - 为policyengine.org提供支持的Flask REST服务，并支持编程访问
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polaris-ui-patterns
使用Polaris Web Components模式构建一致的UI，适用于索引页、详情页、表单和空白状态等常见页面布局。在创建新页面或重构现有UI组件时使用此技能。
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policyengine-github-agent-skill
与PolicyEngine GitHub代理机器人合作的指南
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poker-game-router
将Stacked Poker Next.js前端仓库的请求路由到正确的仓库技能（Chakra UI/主题，thirdweb/SIWE认证，WebSockets/游戏状态，聊天/媒体，扑克手牌评估，QA/发布）。在本仓库的大多数任务开始时使用，以决定应用哪些技能。
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polaris-catalog
在配置Polaris目录、管理命名空间或在floe-platform中设置凭证时始终使用。在通过dbt-duckdb插件集成DuckDB、配置PyIceberg REST目录或调试访问控制问题时立即使用。提供REST API、OAuth2身份验证以及与DuckDB、dbt和Dagster的多引擎协调的研究步骤。
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poet-analyst
通过细读、隐喻分析、意象、节奏、形式分析以及对语言情感和美学维度的关注，以诗意的视角分析事件。提供关于情感真实、象征意义、人类经验、美学影响和表达深度的见解。使用场合：理解情感层面、象征意义、沟通影响、文化共鸣、人类经验。评估内容：意象、隐喻、节奏、情感真实、象征深度、美学力量、共鸣、模糊性。
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policyengine-python-client
通过Python客户端或REST API以编程方式使用PolicyEngine
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policyengine-us-data
美国调查数据增强 - CPS结合PUF插补模式和跨仓库变量工作流
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