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Anti-Apophenia 把吸引人的模式当作待检验假设，要求依次提出主张、证据、零模型、替代解释、可预测结果和反证方式，再用证据等级与明确 verdict 收束结论。它会惩罚事后拟合、多次尝试、挑选样本和模糊相似，并把暂不处理的分支存入停放清单；创造性探索必须标记为推测区。

hekouwang-stock-data-reader-skill 输入股票代码后，从 AkShare 获取资金流、龙虎榜、估值、财务和主营构成等公开数据，计算固定指标并生成米白数据控制台风格的贴图、公众号长文和头条内容。它明确不荐股、不预测涨跌、不提供买卖点，自动加入风险提示，适合财经创作者做事后复盘。取数不需要 API key，但仍需按投资内容的风险边界使用。

github-auto-backup 在创建项目时先确认仓库设置，之后以规范提交信息管理本地 Git 和 GitHub 备份。它可自动提交、推送、拉取和建分支，但在公开推送、强制推送、创建或合并 PR、删除分支或更改仓库设置前会暂停确认，也不会提交密钥或擅自公开私有仓库。没有 GitHub 时可先用本地模式，后续再接入；GitHub 操作需要已认证的 gh CLI。

Living Docs 把 constitution、PRD、ADR、BDR、issue、研究笔记和 Mermaid 架构图组织成文档即代码的体系，要求每条知识只有一个归属、每份文档可从索引到达、历史决策只新增取代记录，结构改动必须同时更新文档。确定性 lint 脚本检查这些规则，适用于多种代码代理和技术栈。它强调治理与同步，不替项目选择技术。

这个 Claude Code 技能会按复杂度和风险把任务分为 S、A、B、C 四级，再拆解目标与约束、检查可用资源、评估可行性并安排里程碑。它要求在计划获批前不写代码，适合希望先锁定方向、减少返工的复杂开发任务；附带的计划模板可以按团队流程调整。

Recite Coach 的技能流程把 PDF、讲义、教材、表格或粘贴文字提炼成便于背诵的得分点和问答卡，再将 cards.md 转成 cards.json。配套的本地浏览器播放器支持学习、背默、自评和 Leitner 复习，数据留在本机并可通过 127.0.0.1 使用。卡片整理由代理完成，播放器不会独自理解任意 PDF；需要 Python 标准库。

遇到交易失败、异常资金流出、权限疑似泄露、RPC 降级或前端被篡改时，它会先整理证据、标注严重度并说明判断把握，再给出可执行的排查和沟通步骤。整个流程默认只读，不提交交易、不移动资金、不索取密钥，所有处置都留给人工确认执行。

它会按任务形态自动选择两条路线：创作类任务先扩展规格，再构建、试玩和独立评分；修复类任务则并行审计、形成共识、实施并进行对抗式验证。每轮只有达到明确标准且没有新的实质问题才结束，受阻或超出预算时会带着当前状态升级给用户，而不是静默退出。

它读取简历与作品集，从八个韩国招聘平台收集仍在招聘的职位，按任职要求、岗位匹配和成长性等维度给出推荐与差距分析。随后基于个人材料，为具体岗位设计符合韩国招聘习惯的问答式自我介绍书策略，避免虚构经历。部分来源只有列表信息，非官方接口变化时也可能需要维护。

它可把 PDF、Word、PowerPoint 或 Excel 文件转换并压缩到指定附件大小，先做结构清理，再按需要重压图片，并输出尺寸变化、所用策略和画质告警。源文件不会被覆盖，还可运行页面渲染对比；办公文档转换需要 LibreOffice，极紧的目标则可能要主动选择有损压缩。

durable-loop 在 Claude Code 的 /loop 之上加入外部 checkpoint、崩溃恢复、幂等重试、追加日志和机器可验证的完成条件，让长任务中断后能从 resume_from 继续。verify_done 需要连续通过才算收敛，经验还可跨轮保存和检索。它适合运行时间长、过程可能重启的工作，但安全拦截等刹车功能默认关闭，需要显式开启。

FiveM Resource Builder 根据自然语言搭建商店、车库、职业或 HUD 等 FiveM、RedM 资源，并把服务端事件的类型、范围、长度和 NaN 校验、价格来源、限流、防重复和距离检查一起生成。它能适配 ESX、QBCore、QBox、ox 等框架，NUI 输出也处理文本转义，并可附带 luacheck CI。适合希望先有安全骨架再扩展玩法的服务器开发者。

导入 T-Bank、Alfa、Sber 等券商的 PDF、XLS 或截图后，它会合并跨账户持仓，并结合 MOEX、俄罗斯央行和 cbonds 数据计算久期、税后收益与集中度，给出替换候选和调整前后指标。它面向俄罗斯债券及股票市场，可选运行 Monte Carlo 风险情景；结果仅作分析，不执行交易，也不构成投资建议。

Data Animation Skills 包含图表动画、动态信息图和演示视频三类技能，可把 CSV 或其他数据集变成柱状图竞赛、折线展开、数字计数器、带图标的统计场景或按旁白推进的幻灯片视频。它强调每一帧保留准确数值，也支持用同一模板批量渲染多份数据。适合分析师、产品经理和内容作者制作可解释的动态数据表达。

Ad Video Skills 帮助营销团队用一个动作模板和数据表批量产出品牌一致的广告素材，也可制作产品发布片和用户评价视频。它能按不同广告版式输出可用于 A/B 测试的变体，并将钩子、节拍同步、评价引语和行动号召组织进视频；适合需要重复制作创意的团队。

YouTube Video Skills 将播客片段、旁白或金句做成带字幕和动态波形的音频波形视频，也能生成 3 至 5 秒品牌片头和约 20 秒片尾，避开 YouTube 可点击元素区域。模板可复用，只需替换频道名称、Logo、颜色和声音标识，适合同时经营长视频和短视频的频道。

动效设计师和工作室可用五个技能处理项目经营环节：把模糊需求整理成可签字确认的创意简报，计算清晰报价，并为修订轮次和超范围变更准备条款。它还生成不同平台的交付规格与质检清单，或整理品牌动效规则，可安装到 Claude Code、Cursor、Codex 等兼容智能体中。

它把选题、文献检索与 DOI 核验、证据匹配写作、独立审稿和排版串成一套可分阶段调用的研究流程。用户可以从已有草稿或零散材料开始，最终输出 LaTeX、Word 或 PDF；Word 和 PDF 导出都需要 pandoc，生成 PDF 还需要可用的 TeX 引擎。