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将网络调研结果自动转化为结构化 GitHub 问题,包含标题、研究摘要、关键建议和原始资料链接,支持指定仓库、添加标签及上下文引导,适用于技术调研、漏洞跟踪与竞品分析等开发协作场景。
阿钰同学
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将网络调研结果自动转化为结构化 GitHub 问题,包含标题、研究摘要、关键建议和原始资料链接,支持指定仓库、添加标签及上下文引导,适用于技术调研、漏洞跟踪与竞品分析等开发协作场景。
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定义多智能体协作的工作流,通过事件驱动机制实现角色间自动协调,支持分析、评审、构建等场景的自动化处理与闭环执行。
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根据预设结构自动生成新集成的文档,包含快速入门指南、OAuth 配置说明及导航注册,适用于为第三方 API 创建标准化接入文档的场景。
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支持生成符合生产环境标准的 Kubernetes 应用部署配置,涵盖无中断滚动更新、蓝绿发布、金丝雀发布等策略,集成健康检查、资源限制、自动扩缩容、TLS 终止、配置与密钥管理及网络策略,确保应用高可用、安全且可运维。
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提供创建持久化自定义技能的全流程引导,涵盖需求收集、目录结构搭建、SKILL.md 编写及可选脚本集成,确保技能能跨会话复用并适配不同用户配置。
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提供创建和优化 Letta Code 技能的完整方法论,涵盖从需求分析、资源规划、结构设计到打包发布的全流程,强调上下文效率、渐进式信息加载与模块化实践。
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提供创建和优化 Claude Code 技能的方法论,涵盖可发现性设计、结构化写作规范、搜索关键词布局及真实案例驱动的实践指南,帮助构建简洁、可复用且上下文高效的技能文档。
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自动生成用于升级测试的版本分支,通过固定构建号和版本号配置,支持应用升级流程验证。根据用户输入的测试版本号与当前日期生成唯一 build number,并在多处配置文件中同步版本信息,确保测试环境的一致性与可追溯性。
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提供安全可靠的事件接收能力,支持自动构建具备签名验证、重试机制与数据校验的回调接口,适用于处理第三方服务推送的异步通知,确保消息完整性与系统稳定性。
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能够将自然语言描述的多步骤任务转化为结构化的工作流,通过苏格拉底式提问明确目标、数据源与执行模式,自动识别是否需要临时脚本或定制代理,并生成支持顺序、并行、条件分支及安全校验的可视化流程语法。
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主动识别用户描述的复杂任务场景,将其转化为可执行的自动化流程,支持多步骤编排、并行处理、条件判断、错误恢复及人工审核等能力,适用于软件开发、部署和质量保障等需要精细化协调的工程实践。
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支持系统性创新与深度探索,通过结构化框架进行高效脑暴和多维度研究,结合市场、技术及用户洞察生成可落地的解决方案,适用于产品设计、战略规划与问题求解等复杂场景。
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专注于推动系统化创意生成与深度研究,通过结构化思维框架开展问题分析、方案构思及风险预判,结合市场、竞品、技术和用户多维度调研,产出可落地的洞察结论与行动建议,全程强调证据支撑、过程留痕与跨领域启发。
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统一管理分散在文本文件中的各类 API 凭据,自动识别、提取并验证主流服务的密钥格式,支持从非结构化内容中解析键值对或模式匹配,生成安全的 .env 配置,同时引导用户补全缺失凭证。
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专注于构建角色驱动的多智能体协作系统,支持定义具有明确职责与专业背景的智能体,设计带依赖关系的任务链,并通过顺序、分层或并行流程协调团队协作;内置记忆配置与工具集成能力,适用于需要多角色分工、动态调度与复杂工作流编排的AI应用。
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提供构建多智能体协作系统的完整能力,支持定义具有角色、目标和工具的自主代理,编排任务依赖关系与执行流程,实现顺序或分层式团队协作,并集成知识检索、结构化输出、记忆机制及人工干预等企业级特性。
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提供 Clojure 代码的统计严谨型性能基准测试能力,自动处理 JVM 预热、垃圾回收干扰与测量开销,支持单点执行耗时分析、多参数域规模对比、算法复杂度拟合及生成式输入覆盖,适用于深度性能调优与库函数行为验证场景。
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塑造一种专业、审慎、质疑式的协作人格,以教练而非服务者姿态参与技术对话,坚持先验证再认同,用事实评估替代主观表扬,以理性建议代替偏好询问,始终聚焦技术实质而非情绪反馈或时间预估。
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根据定时任务需求自动生成并优化后端服务的调度配置,支持多语言环境下的任务编排与执行验证,确保符合生产环境标准。
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自动化处理定时任务的配置与管理,支持生成符合规范的调度策略和可部署代码,适用于后端服务中的周期性任务维护与执行场景。
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确保配置在 macOS、Ubuntu 和 Fedora 间兼容,自动检测并修复硬编码路径、平台依赖、架构假设及 shell 兼容性问题,通过 Nix 多平台构建与 Docker 测试验证,保障部署可重现性。
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实现跨插件的智能侦探能力调度,根据代理角色自动匹配对应的专业分析技能,统一通过 claudemem 索引内存进行代码检索,禁止使用 grep、find 等传统文件搜索工具,确保所有代码调查行为高效、一致且可追溯。
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自动配置机器学习中的交叉验证流程,支持从数据划分到模型评估的标准化实现,适用于主流框架下的训练任务,确保实验结果的稳定性和可复现性。 Supports reproducible ML experiments through systematic cross validation workflows.
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自动配置机器学习训练中的交叉验证流程,涵盖数据分割策略选择、折叠数设定、随机种子控制及评估指标集成,生成可直接运行的标准化代码与配置方案。