专注于创建、修改和管理 Jira 和 Confluence 的模板和文件，以确保内容的一致性、加速创建过程，并维护组织标准。

TimescaleDB Patterns 是一个关于如何使用 TimescaleDB 进行时间序列数据管理的技能，涵盖了数据库设置、超表创建、数据分区、连续聚合、数据保留策略、查询优化、压缩、监控告警以及与 Grafana 集成等多个方面，是处理大规模时间序列数据的实用指南。

这是一个用于跨城搬家任务分配的可重用框架，帮助用户、家庭成员和父母明确责任，基于距离和能力高效分配任务，避免重叠，适用于家庭协调和搬家规划。关键词：角色分配，任务委派，搬家规划，家庭协调，跨城搬家，框架工具。

该技能用于在复杂框架或操作系统演示中生成双视图文档：包括高层利益相关者摘要和执行者详细清单，以优化战略沟通和实施效率，关键词：框架演示、双视图、利益相关者沟通、实施清单、项目管理。

这是一个协作规划技能，利用设计师、灵感和评审员等抽象角色进行高效项目规划，适用于团队协作和项目管理。关键词包括：协作规划、抽象角色、头脑风暴、自动评分、需求澄清、项目管理、团队协作。

此技能用于通过 Claude Code 任务工具实现任务同步、进度跟踪和上下文传递，确保代理间无缝协作，防止信息丢失和重复工作。关键词包括：任务管理、同步、上下文传递、跨会话协调、Claude Code 工具、代理协作、进度跟踪。

COBRApy 是一个用于约束基重建与分析（COBRA）的 Python 库，专注于代谢模型的构建、模拟和优化。它支持通量平衡分析、通量可变性分析、基因敲除、通量采样、SBML模型处理等功能，广泛应用于系统生物学、代谢工程、药物研发和生物医学研究。关键词：约束建模、代谢分析、Python、系统生物学、代谢工程、通量平衡分析、基因敲除、生物信息学。

这个技能用于实施GitHub Spec Kit的五阶段规范驱动开发工作流程，帮助用户在软件开发项目中创建和更新宪法文件、生成特征规范、设计实施计划、分解任务列表，并遵循完整的规范→计划→任务→实现周期。关键词：Spec Kit、五阶段工作流程、规范驱动开发、宪法、规范、计划、任务、实现、GitHub、项目管理、需求分析。

这个技能利用人工智能技术辅助改进软件开发中的规格说明，提高其质量，包括清晰度、完整性和可测试性。关键词：AI辅助，规格优化，需求分析，软件开发，可测试性。

这个技能用于通过AI引导的LLMREI模式进行结构化需求获取访谈，帮助高效捕获和分析利益相关者的需求，提升需求获取质量。关键词：AI需求获取、LLMREI访谈、结构化需求分析、利益相关者沟通、需求捕获工具。

这个技能专注于在图形数论中应用模算术解决问题，包括扩展欧几里得算法、中国剩余定理、欧拉定理等关键技术，并利用工具如Sympy和Z3进行计算和证明。关键词：模运算，图数论，问题解决，算法，数学工具。

这个技能用于配置和管理MPM工作流程，支持通过优先级覆盖系统自定义标准5阶段工作流，包括研究、代码分析、实施、QA和文档阶段。它允许项目级、用户级和系统级定制，适用于项目管理、流程优化、团队协作和自动化工作流场景。关键词：MPM工作流、配置管理、项目管理、工作流定制、优先级覆盖、验证门控、代理路由、阶段配置。