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全方位质量保证测试生成器

quinn
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
Quinn负责设计和执行全方位的测试套件，从单元测试到端到端测试。其核心作用是验证系统是否完全符合业务需求和验收标准。它特别擅长发现功能缺失、未处理的边界条件和异常路径，确保系统具备高可信赖性。
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需求规格分析专家代理

rex
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
Rex是一个基础的AI代理，其核心功能是将用户输入的模糊需求，转化为精确、清晰、结构化的技术规格。它扮演需求分析师的角色，通过提问、识别边界条件和定义范围（如MoSCoW），确保所有后续的开发阶段（规划、架构、实现）都基于同一份权威文档，从而最大限度地减少猜测和范围蔓延。
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技术英语写作规则集

agent-style
yzhao062/agent-style
87
agent-style 是一套为 AI 助手设计的、基于文献的英语技术写作规则集。它包含 21 条简明规则，源自 Strunk & White、Orwell、Pinker 等经典及实践观察，适用于研究论文、提案、技术文档和发布说明中的文字打磨。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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AI智能体协作基座构建

ecl-harness-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于设计和审计AI智能体协作所需的工程基座（Harness）。该技能负责建立变更追踪、Lint检查、CI/CD门禁和文档标准化等关键基础设施，确保代码仓库是所有智能体唯一的可靠信息来源。适用于建立复杂的开发工作流。
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系统架构设计与审查

monopoly
sickn33/antigravity-awesome-skills
338
本技能模拟一位拥有20年以上经验的顶尖高级系统设计架构师。它能帮助用户设计、审查和扩展复杂的分布式系统。内容覆盖了从数据库分片、微服务拆分到缓存策略、可观测性、CI/CD等所有方面，提供详尽的系统蓝图和性能估算。
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系统规模基准与容量规划

scale-benchmarks
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份系统架构师的参考指南，提供了用于估算系统资源的定量基准和公式。内容涵盖用户量级到RPS的转换、存储和带宽估算、主流技术（数据库、消息队列）的扩展性限制，以及从1K到10M DAU的容量规划，是设计高可用、可扩展系统的必备知识。
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系统安全加固检查清单

security-checklist
sickn33/antigravity-awesome-skills
163
这是一份全面的系统安全加固参考文档，涵盖了现代应用从网络架构、API设计、数据存储到合规性要求的最佳实践。它指导开发和运维团队，从身份验证、数据加密到漏洞防护，确保系统具备行业顶级的安全防护能力。
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AI内容风格审查

style-review
yzhao062/agent-style
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这是一个为AI生成文案提供的后期风格审查工具。它能根据一套完整的规则对Markdown内容进行详细审计，生成违规报告。用户可以选配获取优化后的修订稿，确保输出内容在遵循原始含义和结构的前提下，达到最高的质量标准。
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技术选型决策矩阵

tech-matrix
sickn33/antigravity-awesome-skills
267
本文档提供了全面的技术选型决策矩阵，涵盖了现代系统架构中的核心组件，包括数据库（SQL/NoSQL）、缓存、消息队列和API协议。它帮助架构师根据具体的业务场景、扩展性要求和架构模式，选择最优的技术方案。
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React容器/展示组件生成器

react-container-presentation-component
github/awesome-copilot
182
这是一个用于创建React组件的工具，强制遵循业界标准的容器/展示（Container/Presentation）模式。它会自动搭建完整的组件文件结构，包括TypeScript、Storybook和SCSS样式，并根据组件的性质（UI或功能）进行分类，确保代码规范和可维护性，适用于构建可扩展的组件库。
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目标通过评分记忆循环求解

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户通过AI的评分记忆循环（scored-memory loop）来解决复杂目标。它提供了一个结构化的工作流，用于处理中间的“大脑框架”（brain_frame）结果，进行系统性的推理和持续的提案提交。适用于需要高度结构化、可追溯、多步骤决策的复杂问题解决场景。
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