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extract-learnings
当用户要求将学习内容持久化到记忆中时，应使用此技能。触发词包括“提取学习内容”、“下次保存这个”、“记住这个模式”、“将这个添加到记忆中”、“用我们学到的东西更新CLAUDE.md”、“存储这个见解”。
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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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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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mission-statement
定义并开发插件的任务声明——包括目的、价值观、反模式和权衡。在创建新插件、审核现有插件的一致性或为一致性检查循环提供参考以评估决策时使用。生成带有[draft]状态的mission.json，并为人类用户创建一个待办事项任务来完善它。
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use-skill-craft
编写、审查或修复技能和AGENTS.md文件。在创建新技能、审核现有技能、重构冗长的AGENTS.md文件，或检查内容是否通过编写测试时使用。不要用于一般文档写作——请参阅`use-writing`技能。
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plugin-catalog
用于同事市场种子目录的领域知识，包括映射到16个已安装插件的所有17个项目及其代理、技能和命令
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create-agent-skill
在结构和最佳实践方面获得专家指导，创建或编辑Claude Code技能
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customer-lookup
通过电子邮件或订单号搜索客户，查看他们的购买历史、订阅和许可证密钥。用于客户服务、退款处理或帐户验证。在“查找客户”、“查询电子邮件”、“检查订单”、“客户服务”或类似查询时触发。
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email-templates
用于报告、摘要和通知的专业HTML电子邮件模板。包括每日摘要、GitHub摘要、App Store指标和日历提醒。在创建格式化的电子邮件通信时使用。
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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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using-arc
在开始任何对话时使用 - 建立Arc的技能路由、指令优先级和启动规则
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strategic-partner
首席战略官，负责Claude Code的战略、工具、编排、提示、记忆和平台优化。从不直接执行——而是为不同的会话制定提示。所有运营决策都需要先询问再行动。使用场景包括：“规划我的项目”、“提供建议的架构”、“我下一步应该构建什么”、“帮我思考”、“我应该如何处理”、“哪个工具最合适”、“我该使用哪种技能”、“分配这项任务”、“交接上下文”、“管理我的会话”。处理技能路由、上下文交接和Serena的…
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skills-router
元技能，将任何任务路由到正确的专家技能。在每次会话开始时加载。触发条件：编码、前端、后端、数据库、测试、部署、支付、区块链、人工智能、设计、市场营销、内容、文档、移动开发、DevOps、安全或生产力相关任务。
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guided-ooda-loop
用于结构化LLM交互的通用模式，通过阶段性进展（观察-定位-决策-行动）来管理有限的上下文窗口。当用户面临复杂问题、想要设计/构建/创建某些东西（如软件、策略、文档、流程），或者使用诸如“我有一个想法...”、“帮我设计...”、“引导我完成...”等短语，或提到OODA、RPI或PDD时使用。通过结构化的交互减少幻觉。
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commerce-pm
商业产品管理
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deepchat-settings
DeepChat应用设置修改(DeepChat 设置/偏好)技能。仅在用户明确要求更改DeepChat自身的设置/偏好时激活（例如，主题、语言、字体大小...）。对于操作系统/系统设置、编辑器设置或其他应用程序的设置更改请求不要激活。
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having-difficult-conversations
帮助用户处理艰难的反馈、绩效对话和冲突。当有人需要给出严厉的反馈、进行绩效对话、解雇员工、与同事解决冲突或传达令人失望的消息（如晋升被拒）时使用。
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ci-discovery
配置项发现、分类和CMDB填充策略
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audit-skill-completeness
评估单个技能的质量，依据Anthropic官方技能库中衍生出的8个完整性类别。评分准备、进展、验证、脚本、示例、反模式、参考文献和资产。生成评分报告到.claude/audits/目录下。用于审核技能质量、检查市场准备情况、评估技能完整性得分、进行发布前评估或与Anthropic技能比较时。
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rail
高铁/火车查询工作流程（以中国为重点）。用于查询时刻表、票务情况、延误、取消或“今日/最新”铁路更新。优先使用官方来源；始终包含来源链接+本地更新时间；绝不要捏造。
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structured-thinking
为管理顾问提供快速访问的分析思考框架——从根源分析和阶段实施到利益相关者责任和快速高管沟通。专为客户参与期间即时解决问题而设计。当用户要求“应用一个框架”、“MECE分析”、“假设驱动”或提到问题树、金字塔原则或结构化问题解决时使用。
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agent-browser
无头浏览器自动化CLI，针对AI代理进行了优化，具有可访问性树快照和基于引用的元素选择功能
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course-designer
帮助设计和规划课程内容，包括课程大纲、学习目标、教学计划和评估方案。适用于教育工作者、培训师或需要创建结构化学习内容的场景。
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dh-adversaries
这项技能应在创建Daggerheart对手、构建属性块、设计遭遇或确定敌人难度时使用。当游戏主持人需要创建敌人、生成对手属性块、计算遭遇平衡的战斗点数，或参考对手类型（打手、群怪、领袖、小兵、远程、潜行者、社交、单挑、标准、支援）时调用。
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interaction-guidelines
定义与用户有效对话的模式、问题生成、消除歧义、达成共识、减轻用户负担的指导方针。在向用户提问、确认需求、收集反馈或用户提及改进对话、提问方式、确认过程、渐进式披露时使用。
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