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Topic: claude
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market-research
开展市场研究、竞争分析、投资者尽职调查和行业情报收集，提供来源引用和决策导向的总结。适用于用户需要市场规模测算、竞争对手比较、基金研究、技术扫描或为业务决策提供信息支持的研究场景。
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investor-outreach
Draft cold emails, warm intro blurbs, follow-ups, update emails, and investor communications for fundraising. Use when the user wants outreach to angels, VCs, strategic investors, or accelerators and needs concise, personalized, investor-facing messaging.
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iterative-retrieval
为了解决子智能体（Sub-agent）的上下文问题，逐步优化上下文获取的模式
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frontend-patterns
适用于 React、Next.js、状态管理、性能优化和 UI 最佳实践的前端开发模式。
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investor-materials
创建和更新宣传文稿、一页简介、投资者备忘录、加速器申请、财务模型和融资材料。当用户需要面向投资者的文件、预测、资金用途表、里程碑计划或必须在多个融资资产中保持内部一致性的材料时使用。
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golang-testing
Go测试模式包括表格驱动测试、子测试、基准测试、模糊测试和测试覆盖率。遵循TDD方法论，采用地道的Go实践。
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golang-patterns
用于构建健壮、高效且可维护的Go应用程序的惯用Go模式、最佳实践和约定。
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frontend-slides
从零开始或通过转换PowerPoint文件创建令人惊艳、动画丰富的HTML演示文稿。当用户想要构建演示文稿、将PPT/PPTX转换为网页格式，或为演讲/推介创建幻灯片时使用。帮助非设计师通过视觉探索而非抽象选择发现他们的美学。
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frontend-patterns
React、Next.js、状态管理、性能优化和UI最佳实践的前端开发模式。
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foundation-models-on-device
苹果FoundationModels框架用于设备上的LLM——文本生成、使用@Generable进行引导生成、工具调用，以及在iOS 26+中的快照流。
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eval-harness
克劳德代码会话的正式评估框架，实施评估驱动开发（EDD）原则
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e2e-testing
Playwright E2E 测试模式、页面对象模型、配置、CI/CD 集成、工件管理和不稳定测试策略。
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docker-patterns
用于本地开发的Docker和Docker Compose模式，包括容器安全、网络、卷策略和多服务编排。
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django-verification
Django项目的验证循环：迁移、代码检查、带覆盖率的测试、安全扫描，以及在发布或PR前的部署就绪检查。
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django-tdd
Django 测试策略，包括 pytest-django、TDD 方法、factory_boy、模拟、覆盖率以及测试 Django REST Framework API。
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django-security
Django 安全最佳实践、认证、授权、CSRF 防护、SQL 注入预防、XSS 预防和安全部署配置。
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nutrient-document-processing
使用 Nutrient DWS API 进行文档处理、转换、OCR、提取、脱敏、签名以及表单填充。支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML 和图像格式。
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postgres-patterns
PostgreSQL 数据库模式，涵盖查询优化、架构设计、索引和安全。基于 Supabase 最佳实践。
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project-guidelines-example
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python-patterns
Pythonic 惯用法、PEP 8 标准、类型提示，以及构建稳健、高效且可维护 Python 应用的最佳实践。
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verification-loop
为 Claude Code 会话提供的全面验证系统。
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content-engine
为 X、LinkedIn、TikTok、YouTube、时事通讯（Newsletters）以及跨平台内容重加工营销活动（Repurposed multi-platform campaigns）创建平台原生的内容系统。当用户需要社交媒体帖子、推文串（Threads）、脚本、内容日历，或将单一源素材清晰地适配到多个平台时使用。
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continuous-learning
自动从Claude Code会话中提取可重复使用的模式，并将其保存为学习到的技能以供将来使用。
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continuous-learning-v2
一种基于本能（Instinct）的训练系统，通过钩子（Hooks）观察会话，创建带有置信度评分的原子化本能，并将其进化为技能（Skills）、命令（Commands）或智能体（Agents）。
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