inspired-product
指导构建负责持续探索与交付的赋能产品团队。
▸ 推荐理由适合想从特性工厂转向以用户问题为中心的团队。
全部收录
相关性达标的全量 Skills（含未精选长尾）· 共 608 个
improve-retention
用行为设计（B=MAP）诊断并修复用户留存与激活问题。
▸ 推荐理由把增长问题拆解为可测试的行为因素，便于优化。
hundred-million-offers
构建不可抗拒的商业提案，通过价值与保证提高转化。
▸ 推荐理由帮助营销与产品设计更懂如何定价与包装高转化提案。
▸ 风险提示涉及促销与稀缺策略，注意合规与真实承诺。
hooked-ux
用Hook模型设计让用户形成使用习惯的产品环路。
▸ 推荐理由适合增长与产品团队，提升留存与活跃度。
▸ 风险提示可能涉及促成用户上瘾的设计，应注意伦理与合规。
high-output-management
按高产出管理原则把经理工作转化为组织产出。
▸ 推荐理由聚焦高杠杆活动，适合技术与产品线经理提升效率。
good-strategy-bad-strategy
以诊断、指导政策与连贯行动制定并审计战略。
▸ 推荐理由把抽象战略转化为可执行的政策和行动，便于落地。
drive-motivation
用AMP（自主、精通、目的）设计激励体系提升参与度。
▸ 推荐理由适合产品经理与HR，改善长期参与与内驱力。
design-sprint
用五天流程快速原型并与真实用户测试产品假设。
▸ 推荐理由把长周期决策压缩为一周，适合需快速验证的团队与项目。
design-everyday-things
基于《日常之物的设计》原则提升产品的可用性与可发现性。
▸ 推荐理由覆盖基本交互原则，可用于产品与界面可用性评审与改进。
crossing-the-chasm
指导从早期采用者向主流市场扩展的市场与产品策略。
▸ 推荐理由适合高科技产品的 Go-to-market 策略与细分定位决策。
cro-methodology
审计落地页并设计基于证据的 A/B 测试以提升转化率。
▸ 推荐理由聚焦于找出访客不转化原因，适合增长与产品优化工作流。
continuous-discovery
建立每周用户触达节奏，使用机会解决树与假设检验。
▸ 推荐理由帮助团队把发现常态化，提升决策的证据密度。
contagious
用 STEPPS 框架设计可传播的产品、内容与活动。
▸ 推荐理由把可传播性系统化，适合营销与内容团队快速迭代创意。
cold-start-problem
用 Andrew Chen 的框架启动与扩规模依赖网络效应的产品。
▸ 推荐理由专为鸡与蛋问题与两面市场设计，适合早期社交/市场产品。
blue-ocean-strategy
提供蓝海战略方法，帮助创造无竞争的市场空间与价值创新。
▸ 推荐理由适合制定差异化产品与定位的战略思考工具。
37signals-way
基于 37signals 的理念，提供精简产品开发与六周周期的实践建议。
▸ 推荐理由适合小团队采用轻量化、固定周期的产品推动方法。
before-you-build
在开工前进行高效的产品预检，找出最高风险假设与最小验证步骤。
▸ 推荐理由适合创始人/PM快速决策与缩小试验范围。
team-composition-patterns
提供多智能体团队规模、角色与配置的最佳实践与预设。
▸ 推荐理由适合需要自动化分配与协作策略的代理系统设计者。
gws-shared
集中说明 gws CLI 的认证、全局参数与输出规范。
▸ 推荐理由作为所有 gws 子命令的必备配置文档
▸ 风险提示需要 Google OAuth 或服务账号凭据，注意权限。
gws-modelarmor
管理 Model Armor 相关资源并提供净化子命令集合。
▸ 推荐理由将多个安全净化功能汇总为统一接口，便于集成。
▸ 风险提示操作需云项目权限并访问 Google 的安全服务接口。
gws-modelarmor-sanitize-response
通过 Model Armor 模板对模型响应进行安全过滤与审查。
▸ 推荐理由可在生成内容后自动化屏蔽或修正敏感输出。
▸ 风险提示需云项目权限且会调用外部安全审查服务。
gws-modelarmor-sanitize-prompt
使用 Model Armor 模板对用户提示进行过滤和净化处理。
▸ 推荐理由适合在代理或前端入参处强制执行安全策略。
▸ 风险提示需要访问 Model Armor 服务并授予相应云权限。
gws-modelarmor-create-template
在 Google Model Armor 中创建新的安全过滤模板。
▸ 推荐理由便于在流水线中统一配置与复用安全策略模板。
▸ 风险提示需要 Google 云项目权限并调用外部 Model Armor 服务。
meta-optimize
分析使用日志并提出对 SKILL.md、评审提示和工作流的优化建议。
▸ 推荐理由适合维护团队做外循环优化、自动发现改进点并产出候选补丁。
▸ 风险提示读取使用日志涉及敏感数据，需注意隐私与数据访问权限。
meta-apply
特权落地工具：在人工和交叉模型批准后将自修改补丁应用到技能库。
▸ 推荐理由是唯一能真正变更技能语料库的受控上链落地点，适合系统维护者。
▸ 风险提示高权限落地操作，若配置/审批不严可能篡改技能或引入恶意代码。
tool-calling-tutor
诊断并指导修复 LLM 不调用工具或参数错误的情况。
▸ 推荐理由把复杂的工具调用问题拆解为诊断分支与 schema 设计步骤。
skill-router
列出并分类所有技能与触发方式，帮助快速选择合适技能或查询能力地图。
▸ 推荐理由在多技能库场景中便于查找与决策，减少误用与重复工作。
domain-modeling
在项目初期建立共享语言与边界，产出术语表和决策记录以统一命名与概念。
▸ 推荐理由能显著减少命名混乱并提升长周期协作一致性，适合启动新项目或划分边界。
token-efficiency
通过规则与策略显著减少对话与生成过程中的 token 浪费。
▸ 推荐理由降低调用成本与延迟，适合高频/大规模交互场景。
thoroughness-scoring
为每个决策点打 1–10 的“全面性”评分并区分受控/无限工作范围。
▸ 推荐理由把权衡量化，便于选择更彻底且适配范围的方案。
sprint-status
在并行会话中显式报告项目、分支与任务以避免混淆。
▸ 推荐理由为多实例工作带来一致的会话方向感，减少上下文错误。
skill-optimizer
把用户纠错作为轨迹，用 LLM 优化并验证后自动打补丁技能文件。
▸ 推荐理由能把历史修正视为训练信号，自动提出经验证的技能改动。
▸ 风险提示会自动修改技能 markdown，可能引入错误或不期望的变更。
session-handoff
生成结构化交接文档，记录进度、待办和必要上下文以便续作。
▸ 推荐理由便于团队或下次会话平滑接手，减少重述成本。
permission-tuner
分析权限拒绝模式并生成优化的始终允许/拒绝规则。
▸ 推荐理由能显著减少重复权限提示，提升长会话流畅度。
▸ 风险提示可能生成过于宽松的始终允许规则，需人工复核。
learn-rule
将当前会话中的纠错与教训保存为持久化的学习规则并分类检索。
▸ 推荐理由便于将经验转为长期记忆，提升后续交互一致性与自动化纪律。
▸ 风险提示会将敏感会话内容写入永久存储，存在隐私风险。
insights
从会话历史与项目记忆中统计学习、纠错、热力图与生产力指标。
▸ 推荐理由帮助量化会话表现与学习趋势，便于长期改进与回顾。
▸ 风险提示可能读取本地会话/记忆文件，涉及隐私数据。
context-optimizer
诊断和优化 token 使用与会话上下文以避免性能退化。
▸ 推荐理由快速判断何时压缩并给出即时优化建议。
context-engineering
系统性管理会话上下文：写入、选择、压缩与隔离四项操作。
▸ 推荐理由为长期维持 AI 会话质量提供可操作框架与策略。
compact-guard
在上下文压缩前保存重要文件与进度，并在后续恢复。
▸ 推荐理由保护关键状态避免 compaction 导致信息丢失。
chrome-mcp-troubleshooting
诊断并修复 Claude in Chrome MCP 扩展的连接与自动化异常
▸ 推荐理由针对扩展不可连通或浏览器自动化异常提供逐步排查与修复建议
▸ 风险提示排错可能需要读取浏览器日志或扩展权限，涉及本地隐私信息