效率工具
任务自动化、办公工作流和个人效率
Skills 列表
ralphinho-rfc-pipeline
基于RFC的多智能体DAG执行模式，包含质量门禁、合并队列和工作单元编排。
affaan-mflutter-dart-code-review
与库无关的 Flutter/Dart 代码审查清单，涵盖 Widget 最佳实践、状态管理模式（BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals）、Dart 惯用法、性能、无障碍、安全性和整洁架构。
affaan-mdata-scraper-agent
构建一个完全自动化的AI驱动数据收集代理，适用于任何公共来源——招聘网站、价格、新闻、GitHub、体育等。按计划运行，使用免费LLM（Gemini Flash）丰富数据，将结果存储在Notion/Sheets/Supabase中，并从用户反馈中学习。在GitHub Actions上100%免费运行。当用户希望自动监控、收集或跟踪任何公共数据时使用。
affaan-mkotlin-ktor-patterns
涵盖路由 DSL、插件机制、身份认证、Koin 依赖注入、kotlinx.serialization、WebSocket 和 testApplication 测试的 Ktor 服务端开发最佳实践与模式。
affaan-mnanoclaw-repl
操作和扩展 NanoClaw v2，ECC 基于 claude -p 构建的零依赖、会话感知的 REPL。
affaan-minventory-demand-planning
为多门店零售商提供需求预测、安全库存优化、补货规划和促销提升估算的编码化专业知识。由拥有15年以上管理数百个SKU经验的需求规划师提供。包括预测方法选择、ABC/XYZ分析、季节性过渡管理和供应商谈判框架。在预测需求、设定安全库存、规划补货、管理促销或优化库存水平时使用。
affaan-mcontext-budget
全面盘点 Claude Code 会话中 Agent、Skill、MCP 服务和 Rule 对上下文窗口（context window）的占用。精准识别体积过大与冗余的组件，并按优先级输出 Token 瘦身建议。
affaan-mquality-nonconformance
针对受监管制造业的质量控制、不合格调查、根本原因分析、纠正措施和供应商质量管理的编码化专业知识。由在FDA、IATF 16949和AS9100环境中拥有15年以上经验的质量工程师提供。涵盖NCR生命周期管理、CAPA系统、SPC解读和审核方法论。适用于调查不合格项、执行根本原因分析、管理CAPA、解读SPC数据或处理供应商质量问题。
affaan-mlaravel-security
Laravel 安全最佳实践 — 包含身份验证、权限授权、Eloquent 操作安全、CSRF 与 XSS 防御、API 安全以及生产环境安全部署配置。
affaan-mclickhouse-io
ClickHouse数据库模式、查询优化、分析以及面向高性能分析工作负载的数据工程最佳实践。
affaan-mcpp-testing
仅在编写/更新/修复 C++ 测试、配置 GoogleTest/CTest、诊断失败或不稳定的测试，或添加覆盖率/消毒器时使用。
affaan-miterative-retrieval
逐步优化上下文检索以解决子代理上下文问题的模式
affaan-mconfigure-ecc
Everything Claude Code 的交互式安装程序——引导用户选择并将技能和规则安装到用户级或项目级目录，验证路径，并可选择优化已安装的文件。
affaan-mverification-loop
适用于 Claude Code 会话的全面验证系统。
affaan-msearch-first
研究优先的编码工作流。在编写自定义代码之前，先搜索现有的工具、库和模式。调用研究员智能体。
affaan-mnutrient-document-processing
使用 Nutrient DWS API 处理、转换、OCR、提取、编辑、签署和填写文档。支持 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、HTML 和图片。
affaan-magent-harness-construction
设计和优化AI智能体的动作空间、工具定义和观察格式化，以提高任务完成率。
affaan-mdjango-verification
Django项目的验证循环：迁移、代码检查、带覆盖率的测试、安全扫描以及发布或PR前的部署就绪检查。
affaan-mspringboot-verification
Spring Boot 项目的验证循环：构建、静态分析、带覆盖率的测试、安全扫描以及发布或 PR 前的差异审查。
affaan-mcost-aware-llm-pipeline
LLM API 使用成本优化模式——根据任务复杂度进行模型路由、预算跟踪、重试逻辑和提示缓存。
affaan-magentic-engineering
以评估优先执行、任务分解和成本感知模型路由的方式，作为智能体工程师运作。
affaan-mcodebase-onboarding
分析不熟悉的代码库，生成结构化的入门指南，包含架构图、关键入口点、约定和初始 CLAUDE.md。在加入新项目或首次在仓库中设置 Claude Code 时使用。
affaan-mrust-testing
Rust 测试模式，包括单元测试、集成测试、异步测试、属性测试、模拟和覆盖率。遵循 TDD 方法论。
affaan-mdeep-research
使用 firecrawl 和 exa MCP 进行多源深度研究。搜索网络、综合发现，并提供带引用的报告及来源归属。当用户希望对任何主题进行带有证据和引用的彻底研究时使用。
affaan-m