fleurytian/awesome-claude-skills
Claude Skills developed for brain-workers. Dev by Fleury, an Ex-McKinsey and now AI product manager. 小红书/RedNote@如宝|AI&Anlalytics. Email me @fleurytian@gmail.com
Deep Analysis
面向商业分析和内容创作的高质量Skills集合,包含McKinsey顾问式问题解决、咪蒙爆款文章创作、政府停摆追踪三大核心Skills
Core Features
McKinsey Consultant Skill
将McKinsey方法论系统化为完整工作流
咪蒙写作风格复刻
完整复刻咪蒙技巧创作爆款文章
US Government Shutdown Tracker
实时追踪政府停摆对金融市场影响
Technical Implementation
Hypothesis-driven approach建立MECE假设
先设计页面框架再填充数据
为每个论点记录数据源
从独特视角切入选题
使用15项自检清单确保质量
- 三大核心Skills覆盖商业分析、内容创作、金融分析
- McKinsey Skill遵循真实咨询公司工作流
- 咪蒙Skill提供系统技巧体系和15项自检清单
- 开发者为前麦肯锡顾问
- 商业问题分析和咨询报告生成
- 爆款内容创作和社会话题评论
- 美国政府停摆期间金融流动性分析
- McKinsey Skill受上下文窗口限制
- 咪蒙Skill重复使用容易套路感
Claude Skills by Fleury 如宝
---📂 仓库结构
awesome-claude-skills/
├── README.md # 本文件
├── mckinsey-sample-PPT.pptx # McKinsey Skill示例输出
├── mimeng-sample.md # 咪蒙 Skill示例输出
├── mckinsey-consultant/
│ ├── SKILL.md # Skill主文件
│ ├── references/ # 参考文档
│ │ ├── methodology.md # 详细方法论
│ │ ├── layouts.md # McKinsey页面布局
│ │ ├── design-specs.md # 设计规范
│ │ ├── examples.md # 完整案例
│ │ └── troubleshooting.md # 常见问题
│ └── README.md # Skill说明
├── mimeng-writing/
│ ├── SKILL.md # Skill主文件
│ └── README.md # Skill说明
└── us-gov-shutdown-tracker/ # 美国政府停摆追踪器
├── SKILL.md # Skill主文件
├── references/ # 参考文档
│ ├── data_sources.md # 数据源说明
│ └── historical_cases.md # 历史案例
└── scripts/ # 分析脚本
├── analyze_shutdown.py # 停摆分析
└── visualize.py # 数据可视化
🛠 如何使用
1. 安装到Claude
这些Skills需要在支持Skills功能的Claude环境中使用,官方教学:https://www.anthropic.com/news/skills
2. 在对话中激活
在对话开始时明确说明要使用哪个Skill:
"请使用mckinsey-consultant skill,帮我..."
或
"请使用mimeng-writing skill,帮我..."
或
"请使用us-gov-shutdown-tracker skill,帮我..."
📚 Skills 具体介绍
1️⃣ McKinsey Consultant Skill
McKinsey顾问式商业问题解决系统
一个将McKinsey Problem Solving 101/102方法论系统化为完整工作流的Claude Skill,实现从商业问题到专业PPT的端到端解决方案。
💡 开发者说
✅ 核心优势
-
遵循咨询公司真实工作流
- Hypothesis-driven approach: 先提假设,再验证
- Dummy-first: 先设计页面框架,再找数据填充
- 符合McKinsey方法论的完整工作思路
-
输出质量高
- Hypothesis结构MECE,逻辑严密
- 页面样式丰富,支持多种McKinsey经典布局
- 每个页面都有对应的数据来源和参考文献记录
-
可追溯性强
- 自动记录每个论点的数据源
- 便于审查和验证
- 支持多次迭代优化
⚠️ 局限性说明
受限于当前模型能力,存在以下技术限制:
-
上下文窗口限制
- 复杂项目容易超出上下文长度
- 需要分段生成PPT (通过多次对话完成)
- 解决方案: 设计了Dummy Pages独立导出功能,可在新对话中复用
-
假设验证机制待完善
- 当Hypothesis被证伪时,整个storyline可能不够solid
- 目前缺少自动推翻storyline并重构的机制
- 建议做法: 人工review后重新调整hypothesis tree
🚀 快速开始
"请使用mckinsey-consultant skill,
帮我分析中国XX市场的增长情况和机会"
📊 查看示例
仓库中提供了完整的示例输出:
mckinsey-sample-PPT.pptx- 完整的McKinsey风格PPT示例
2️⃣ 咪蒙写作风格复刻 Skill
10万+爆款文章创作指南
完整复刻咪蒙的写作技巧与风格特征,帮助创作具有强情感共鸣和传播力的内容。
💡 开发者说
✅ 核心优势
-
金句犀利,视角独特
- 能够产出极具冲击力的标题和金句
- 善于从意想不到的角度切入话题
- 价值观输出明确,立场鲜明
-
行文细腻丝滑
- 情绪调动自然流畅
- 故事叙事张力十足
- 能够引发强烈的情感共鸣
-
技巧体系完整
- 涵盖从标题到结尾的完整创作流程
- 15项自检清单确保质量
- 案例拆解清晰易学
⚠️ 使用建议
-
避免套路化
- 重复使用后容易形成明显的套路感
- 建议: 变换角度和主题,避免连续创作类似内容
- 可结合自己的风格进行改编
-
Bullet Point习惯待优化
- 当前版本输出时仍有bullet point偏多的倾向
- 咪蒙原文更多使用自然段落而非列表
- 建议: 在prompt中明确要求"用段落形式,不要用bullet points"
-
持续学习优化
- 可从咪蒙文集学习更多案例: http://120.26.97.111/咪蒙文章/
- 将更多原文输入给Claude,帮助它更好地学习风格
- 用实际案例纠正偏差
🎯 适用场景
- ✅ 情感共鸣类文章 (友情/爱情/亲情)
- ✅ 社会现象评论 (借钱/婚姻/阶层)
- ✅ 女性话题讨论 (审美/独立/困境)
- ✅ 故事化叙事 (真人真事改编)
- ✅ 价值观输出 (正向但不鸡汤)
🚀 快速开始
"请使用mimeng-writing skill,
帮我写一篇关于[主题]的爆款文章"
优化Tip: 如果发现输出使用了过多bullet points,可以这样说:
"请用咪蒙的风格重写,用自然的段落形式,
不要用列表或bullet points,要像在讲故事一样"
📊 查看示例
仓库中提供了完整的示例输出:
mimeng-sample.md- 咪蒙风格文章完整示例
3️⃣ US Government Shutdown Tracker Skill
美国政府停摆流动性分析器
实时追踪和分析美国政府停摆对金融市场流动性影响的专业工具,基于FRED数据提供自动化分析。
💡 核心功能
✅ 自动化数据追踪
- TGA (财政部一般账户)
- 银行准备金
- EFFR (联邦基金利率)
- SOFR (担保隔夜融资利率)
✅ 智能状态判断
- 压力缓解: TGA释放,准备金回升
- 压力加剧: TGA积累,准备金下降
- 相对稳定: 指标变化不大
- 复杂信号: 需持续监控
✅ 历史对比分析
- 2013年停摆 (QE时代,无影响)
- 2018-19年停摆 (QT,SOFR溢价75bps)
- 2025年停摆 (后QT,SOFR溢价36bps)
🚀 快速开始
"请使用us-gov-shutdown-tracker skill,
分析最新的停摆流动性情况"
或者问核心问题:
"美国政府停摆结束了吗? 对流动性的影响如何?"
📊 查看示例
仓库中提供了完整的分析示例:
shutdown_2025_analysis.png- 专业三合一图表停摆流动性分析报告.md- 完整中文分析报告
📈 更新日志
McKinsey Consultant
- ✅ v1.0: 完整的8步工作流实现
- ✅ v1.1: 新增Dummy Pages独立导出功能
- 🔄 规划中: Hypothesis自动验证与storyline重构机制
咪蒙写作
- ✅ v1.0: 完整的写作技巧体系
- 🔄 优化中: 减少bullet point使用,更贴近原文风格
- 📚 持续学习: 不断增加咪蒙文章案例库
US Government Shutdown Tracker
- ✅ v1.0: 完整的流动性分析系统
- ✅ 支持实时FRED数据获取
- ✅ 内置历史案例对比分析
📬 联系方式
- GitHub: @fleurytian
- 小红书: @如宝|AI&Analytics
- Email: fleurytian@gmail.com
🙏 致谢
感谢所有使用和支持这些Skills的朋友们!
特别感谢:
- McKinsey方法论的启发
- 咪蒙文章的创作灵感
- 美联储FRED数据库的开放数据
- 所有提供反馈和建议的用户
⭐️ Star History
如果这个项目对你有帮助,欢迎给个Star⭐️!
📄 License
本项目采用 MIT License 开源协议。
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