后端服务实现
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io.github.TheSoftwareHouse/copilot-collections/tsh-implementing-backend
后端服务实现模式、标准与流程。适用于构建 REST/GraphQL API、实现 CRUD 端点、数据库处理、认证、测试策略、外部服务集成、过滤/分页（DataGrid）、日志、Docker 配置与模块化架构。覆盖 Node.js、PHP、.NET、Java、Go 后端。
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io.github.TheSoftwareHouse/copilot-collections/tsh-implementing-backend
后端服务实现模式、标准与流程。适用于构建 REST/GraphQL API、实现 CRUD 端点、数据库处理、认证、测试策略、外部服务集成、过滤/分页（DataGrid）、日志、Docker 配置与模块化架构。覆盖 Node.js、PHP、.NET、Java、Go 后端。
io.github.TheSoftwareHouse/copilot-collections/tsh-implementing-kubernetes
Kubernetes 部署模式、Helm Chart 与集群管理。适用于将应用部署到 K8s、设计工作负载配置、实施扩缩容策略或管理集群资源。
io.github.theneoai/awesome-skills/kubernetes-expert
Kubernetes 专家：kubectl、清单、RBAC、网络、Helm、故障排查。在部署到 Kubernetes、编写清单或调试 K8s 问题时使用。
io.github.Norman-bury/research-writing-skill/writing-chapters
撰写论文章节时使用；需先完成头脑风暴，并在用户确认下逐章推进。
io.github.thedotmack/claude-mem/pathfinder
将代码库测绘为按功能分组的流程图，识别跨功能的重复关注点并提议统一架构。当被要求「找出理想路径」、合并重复系统或在重构前做架构审计时使用。输出提议的统一流程图及针对各系统的 /make-plan 提示。
io.github.wentorai/research-plugins/automation
包含 10 项科研自动化技能。触发场景：自动化实验、跟踪结果、构建可复现流水线。定位：ML 实验管理、工作流编排与实验室自动化工具。
io.github.rsmdt/the-startup/refactor
在不改变业务逻辑的前提下，重构、简化或清理代码以提升可维护性。
io.github.dathere/qsv/mcp-release-prep
准备 MCP 服务器与插件发布：在所有文件中同步提升版本号并更新 changelog。
io.github.wentorai/Research-Claw/writing-sop
学术写作与文档生产的四阶段迭代协议。涵盖提纲 → 初稿 → 自查 → 精修的完整流程，含停止点（Stop Points）、素材补充循环、版本对比与机械化自检。包括 IMRaD、LaTeX、docx/markdown、引用格式化和 md2pdf。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/database-comparison-guide
对比主流学术数据库，说明各自适用的研究场景。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/deploy
渲染 Quarto 幻灯片并同步到 docs/，供 GitHub Pages 部署。改完讲义幻灯片后需要发布时使用。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/deploy
渲染 Quarto 幻灯片并同步到 docs/，供 GitHub Pages 部署。改完讲义幻灯片后需要发布时使用。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/api-data-fetcher
从 FRED、世界银行等 API 获取经济数据。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/python-reproducibility-guide
可复现的 Python 环境、notebook 与文学编程。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/python-causality-guide
借助 Brave and True 手册学习用 Python 做因果推断。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/python-dataviz-guide
用 matplotlib、seaborn 和 plotly 绘制可发表质量的数据图表。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/python-panel-data
使用 linearmodels 与 pandas 进行面板数据分析。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/algorithm-designer
设计并撰写统计算法文档，包含伪代码与复杂度分析。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/automation
包含 10 个科研自动化 skill。触发场景：自动化实验、跟踪实验结果、搭建可复现流程。设计定位：ML 实验管理、工作流编排与实验室自动化工具。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/20-wenddymacro-python-econ-skill
在编写 DSGE 模型、HANK 模型、数值经济计算、因果推断或定量经济数据分析的 Python 代码时使用。
io.github.brycewang-stanford/Auto-Empirical-Research-Skills/zotero-pdf2zh-guide
Zotero 文献管理器的 PDF 中文翻译插件
io.github.Norman-bury/research-writing-skill/writing-law
撰写法学论文时使用，涵盖法律写作惯例、引用格式与论证指导。
io.github.Norman-bury/research-writing-skill/writing-humanities
撰写人文或社会科学论文时使用，提供分学科的写作指导。
io.github.Norman-bury/research-writing-skill/writing-medical
撰写医学、生物学或临床研究论文时使用，提供 IMRaD 结构与报告规范指南。