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声明式表单模型构建器

webiny-form-model
webiny/webiny-js
156
Form Model系统提供了一种全面的声明式方法来构建复杂的表单界面。它支持使用流畅的构建器API定义各种字段类型（文本、数字、日期、文件、对象等）。开发者可以在此控制布局、应用高级验证（如Zod），实现条件显示/禁用规则，并处理嵌套对象和动态区域，非常适合构建复杂的后台管理系统。
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网页数据源追溯审计工具

mock-hunter
sickn33/antigravity-awesome-skills
83
MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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构建健壮的Kubernetes Operator

kubernetes-operator
alirezarezvani/claude-skills
67
本技能专注于Kubernetes Operator的构建与审计，指导用户遵循声明式的协调循环模式。它能帮助开发者识别和修复常见的Operator漏洞，如状态漂移、缺少Finalizer等。提供工具用于验证CRD规范、代码Lint和能力审计，确保Operator的健壮性和可靠性。
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基础编译器合规测试

compile-basic
sno-ai/mda
393
这是一个基础的编译器合规性测试夹具，用于验证编译器基本规范和目标架构的投射准确性。它作为编译流程中的基础测试工具，确保编译器符合指定标准并能正确针对目标平台架构，适用于早期验证编译器输出和系统兼容性。
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.NET MVVM视图模型工具集

mvvm-toolkit
github/awesome-copilot
317
本工具集为.NET应用程序提供实现MVVM（Model-View-ViewModel）模式的核心功能。它通过源代码生成器和基类，简化了可观察属性、命令和数据验证的编写过程，有效减少了样板代码。支持WPF、WinUI 3、MAUI、Avalonia等主流跨平台UI框架。
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网络配置验证工具

network-config-validation
affaan-m/everything-claude-code
453
本工具用于验证网络配置文件，确保其语法、完整性和正确性。它可以帮助网络工程师和DevOps团队按照既定的标准和最佳实践配置网络设备，从而防止部署错误，保障网络运行的可靠性。
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F#测试模式与最佳实践

fsharp-testing
affaan-m/everything-claude-code
406
本技能包提供了针对F#应用的全面测试模式和最佳实践。它涵盖了单元测试（xUnit, FsUnit）、属性测试（FsCheck）、依赖模拟（NSubstitute）以及完整的集成测试（WebApplicationFactory）。适用于提升代码覆盖率、验证复杂业务逻辑，并构建健壮的.NET测试基础设施。
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PUA 是肯定的代码调用别名

pua-yes
tanweai/pua
401
这是一个为代码模型提供的命令行别名工具，用于模拟特定AI命令（如Claude Code的/pua:yes）。它通过遵循一套“是肯定”的协议，在提供鼓励性指导的同时，保持了严格的证据和验证要求。它适用于需要高度结构化、流程化AI代码辅助的开发场景。
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Quarkus安全最佳实践指南

quarkus-security
affaan-m/everything-claude-code
172
本指南详细介绍了使用Quarkus保护应用的完整安全实践。涵盖了基于JWT和OIDC的身份认证、基于角色的访问控制（RBAC）、使用Bean Validation进行输入验证、防止SQL注入以及秘密管理等最佳实践，适用于构建高安全性的Java微服务。
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Quarkus应用全生命周期验证流程

quarkus-verification
affaan-m/everything-claude-code
437
这是一个用于Quarkus应用的全面持续集成/持续部署（CI/CD）验证流程，确保代码质量和发布可靠性。流程覆盖了构建、静态代码分析、单元/集成/API测试、安全漏洞扫描、原生镜像兼容性测试、性能压测以及容器镜像扫描等全生命周期的验证环节。
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TokenWise：测量驱动的模型路由器

tokenwise
sickn33/antigravity-awesome-skills
203
这是一个智能任务分发器，根据任务复杂度自动选择成本最低的Claude模型（Haiku/Sonnet/Opus）。它能记录每次任务的真实Token和成本，并通过A/B测试功能验证模型分级决策，确保用户能够精确控制和审计API调用成本。
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定额管理多智能体协调器

subagent-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
57
这是一个用于管理复杂、大型开发任务的高级技能。它能够将一个整体任务分解为一系列隔离的子任务，并协调多个专业子智能体并行工作。该系统内置定额管理和依赖检查机制，确保资源使用高效，并提供完整的错误恢复和集成验证流程，适用于大型功能构建或系统重构。
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