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three-horizons-framework
通过在三个增长时间范围内分配资源来平衡当前业务绩效与新兴机会和未来创新
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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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traction-framework
使用Bullseye框架进行系统的19渠道测试方法，以确定最适合您业务的单一最佳客户获取渠道
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viral-mechanics
通过病毒系数、k因子、病毒循环和留存驱动的复合增长来设计和衡量病毒式增长的数学框架
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ln-201-opportunity-discoverer
流量优先的机会发现。KILL漏斗通过流量渠道、需求、竞争、收入、兴趣、MVP可行性来筛选想法。输出一个想法和一个渠道推荐。
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developing-in-lightdash
构建、配置和部署Lightdash分析项目。支持带有嵌入式Lightdash元数据的dbt项目以及没有dbt的纯Lightdash YAML项目。使用Lightdash CLI创建指标、维度、图表和仪表板。
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avoid-ai-writing
审核并重写内容，以移除21类AI写作模式，并使用包含43项的替换表进行替换
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odoo-ecommerce-configurator
Odoo电子商务和网站专家指南：产品目录、支付提供商、运输方式、SEO以及订单到履行的工作流程。
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pseo-orchestrate
通过按正确的顺序协调所有pseo-*技能来编排完整的程序化SEO实现。在从头开始实施pSEO、运行完整的pSEO流程，或当用户要求“设置程序化SEO”或“构建pSEO页面”但未指定单一技能时使用。
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tit-for-tat
以信任和投资开始新的商业关系，但一旦出现违约立即回应。当对方恢复合作时，你也立刻恢复合作。通过透明化使这一模式显而易见。
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user-research-methodologies
通过访谈、测试、观察和调查等系统方法来发现用户需求、行为和痛点
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vrio-analysis
VRIO分析通过四个连续的测试来评估资源和能力，以确定它们的战略价值。只有通过所有四个测试的资源才能提供持续的竞争优势。
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yc-startup-websites-rules
全面的规则，用于构建有效的初创企业网站和登录页面。在构建、审查或改进初创企业的主页、登录页面或营销网站时使用。涵盖信息传递、行动呼吁、社会证明、动画、布局、文案撰写、用户引导等内容。
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playstore-competitor-analysis
研究和分析Google Play商店中的竞品应用。提取应用元数据（标题、描述、评分、评论、类别、开发者、版本、价格、安装量）并下载截图。支持分析多个竞品应用进行比较，或通过关键词搜索顶级竞品。当用户想要分析竞争对手、研究Play商店列表、收集竞争情报、比较多个应用或查找某一类别中的顶级应用时使用。触发条件为Play商店URL（play.google.com）、应用包ID，或是诸如“分析竞争对手”、…
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growth-engine
增长引擎用于数字产品 -- 增长黑客、SEO、ASO、病毒循环、电子邮件营销、CRM、推荐计划和自然增长。激活以：创建增长策略
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pseo-audit
审计并评估一个代码库在1000+页面规模下的程序化SEO准备情况。当开始一个新的pSEO项目、评估现有代码库的pSEO差距，或用户请求对其网站进行程序化SEO可扩展性审核、评估或审查时使用。
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pseo-schema
实现JSON-LD结构化数据和模式标记，用于程序化的SEO页面，包括文章、常见问题解答、面包屑导航、产品以及其他特定上下文的模式类型。在添加或修复模式标记、实施结构化数据或Google搜索控制台报告模式错误时使用。
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traction-framework-19-channels
使用Bullseye框架系统地测试和优先排序19个客户获取渠道，以确定最佳牵引力
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viral-coefficient-models
在评估病毒式增长是否可以作为主要获取渠道时，优化推荐循环
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work-rules
以数据为驱动的人力资源管理，在构建高信任度文化时结合自由与分析
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lighthouse-performance-optimization
在优化网站性能时使用。通过MCP运行Google Lighthouse审计来衡量指标、识别瓶颈并迭代改进。
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analytics-product
产品分析 — PostHog，Mixpanel，事件，漏斗，群体，留存，北极星指标，OKRs 以及产品仪表盘。激活以：配置事件跟踪，创建漏斗...
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leiloeiro-mercado
房地产市场分析，用于拍卖。流动性、典型折扣、投资回报率、退出策略（翻转/改造/收益）、2025年Selic利率及CDI/FII基准比较。
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pseo-data
设计并实现支持程序化SEO页面的结构化数据架构，包括内容模型、数据源、slug生成和数据获取层。在为程序化SEO设置或重构数据基础、设计内容模型或构建供给页面模板的数据管道时使用。
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pseo-discovery
分析代码库和业务上下文，以发现程序化SEO的机会，确定要生成的页面类型、存在的数据资产以及可以大规模匹配的搜索意图。当开始一个新的程序化SEO项目时使用，或者当用户不确定要程序化构建什么内容时，又或者是探索代码库或业务中存在的结构化数据，这些数据可以支持可扩展页面。
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