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AI智能体工作流编排

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用于管理和协调涉及多个AI智能体和任务的复杂工作流。它支持将任务分配给多个工作节点，处理运行时错误，并将分散的结果进行智能合并，适用于大规模、分布式的人工智能计算流程。

安全 Electron 桌面开发

electron-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导构建安全的 Electron 桌面应用，涵盖 renderer 进程隔离、预加载 IPC 白名单、electron-builder 打包、代码签名和自动更新等生产级实践。

Exa神经搜索引擎

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通过 Exa MCP 服务器调度 web_search_exa 与 get_code_context_exa，快速获取最新网页、代码示例、公司与人物情报，满足开发研究、竞品分析与背景调研需求。

综合AI媒体内容生成

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该技能提供了一个统一的平台，使用fal.ai模型生成多模态媒体内容。功能覆盖文本到图像（Nano Banana）、文本/图像到视频（Veo、Kling、Seedance）以及文本/视频到音频（CSM-1B、ThinkSound）。适用于所有需要高质量AI生成图片、视频或音效的创意项目。

品牌提及权威扫描器

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扫描YouTube、Reddit和维基百科上的品牌提及，评估AI系统引用概率并生成品牌权威评分与平台优化建议。

Kotlin Exposed ORM 最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code

本指南详细介绍了使用Kotlin Exposed ORM构建健壮数据访问层的全套模式。内容涵盖DSL查询、DAO实体管理、HikariCP连接池配置、Flyway数据库迁移，以及实现经典的仓库模式（Repository Pattern），确保了代码具备高可测试性和生产级稳定性的数据访问能力。

Kotlin Ktor 后端开发模式

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本指南提供一套完整的 Ktor 后端服务器架构模式，用于使用 Kotlin Coroutines 构建健壮、可维护的 RESTful API。涵盖了路由定义、插件配置（如认证、跨域）、依赖注入（Koin），并指导了如何进行WebSocket通信和单元集成测试。

Kotlin 惯用编程模式

kotlin-patterns

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详细介绍了构建健壮、高效和可维护的 Kotlin 应用程序的惯用模式和最佳实践。内容涵盖空安全、不可变性、密封类、协程、扩展函数和类型安全 DSL 构建等方面，旨在提升代码质量。

Kotlin高级单元测试模式

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本技能详细介绍了Kotlin项目的高级测试实践。它指导用户使用Kotest框架实现各种测试模式（如FunSpec, BehaviorSpec），并通过MockK进行依赖模拟。核心涵盖TDD（红-绿-重构）工作流，确保代码质量，并利用Kover工具实现代码覆盖率分析，编写出可靠、可维护的单元测试。

大模型结构化输出提取

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。

隐私设计原则与实现

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本技能指导如何在系统架构的初始阶段集成隐私保护机制，而非事后补救。它涵盖了数据最小化、目的限制、存储限制和默认隐私等核心原则，帮助开发者确保应用符合GDPR、CCPA等全球主要法规，适用于所有涉及个人用户数据收集和处理的系统构建。

提示词优化器

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本工具旨在帮助用户优化和完善用于大型语言模型（LLM）的提示词。它通过结构化输入指令，确保AI接收到的信息清晰、全面且具有上下文深度，从而显著提升AI生成内容（如代码、文章、摘要等）的质量和相关性。

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