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被动收入投资组合分析

yield-intelligence
sickn33/antigravity-awesome-skills
369
本工具用于分析美国国债、分红ETF、REITs和优先股等多类资产，帮助用户构建高收益的投资组合。用户输入期望的月度收入目标和可用资金后，系统将计算出最佳的资产配置方案，并根据风险调整后的收益率对投资机会进行排序，支持退休和被动收入规划。
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YouTube视频内容分析及提取

youtube-full
sickn33/antigravity-awesome-skills
313
这是一个强大的API工具，用于获取YouTube视频的文本记录、搜索内容、浏览频道和提取播放列表。它可以在任何云服务器环境中稳定运行，解决了依赖本地工具或Google API密钥的局限性。非常适合构建研究语料库、进行竞争情报监控和系统化内容分析。
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Markdown到交互式单文件HTML转换

md-document
alirezarezvani/claude-skills
316
该工具能将复杂的长篇Markdown文档（如规范、报告、RFC或技术方案）转换为一个高度专业、具交互性的单文件HTML。它内置了粘性目录、搜索过滤、代码复制功能，并能整合设计系统品牌令牌，无需任何构建步骤或框架依赖，输出结果即为完美文档。
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可访问性审计与修复

accesslint-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
本工具用于查找和修复代码库或网页上的WCAG 2.2无障碍性问题。它提供两种模式：报告模式（生成优先级报告，不编辑代码）和修复模式（审计→编辑→验证循环），支持对整个代码库或特定页面进行全面的可访问性检查。
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比较网页无障碍性差异

accesslint-diff
sickn33/antigravity-awesome-skills
245
该技能用于将实时网页的无障碍性违规情况与基线进行差异比对。它默认比较未提交的更改（暂存区），也可以通过指定分支进行比较。它只会报告新增的违规、已修复的问题和预存的违规数量，帮助开发者精确了解代码改动的影响。
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网页无障碍访问性审计

accesslint-scan
sickn33/antigravity-awesome-skills
332
该技能用于审计实时网页的无障碍访问性。它可以精确识别WCAG（Web内容无障碍指南）违规点，并输出包含CSS选择器的修复工作列表，而不会修改原始代码。适用于进行前端开发和质量保证测试。
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React组件设计模式指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
202
本指南提供了构建灵活、可维护和可扩展的React组件的最佳实践。它强调使用组合模式和复合组件来避免过度使用布尔属性，并系统介绍了组件架构、状态管理和现代实现技术（包括React 19的建议）。适用于重构复杂系统或设计可复用组件库。
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调试工具包智能调试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
143
本技能是综合调试工具包的别名，旨在帮助用户进行智能、结构化的调试。它能帮助识别代码错误、提升代码质量，并提供逐步的调试流程指导。适用于需要对复杂代码进行系统性调试的场景。
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Vercel应用部署与配置

deploy-to-vercel
sickn33/antigravity-awesome-skills
414
用于将本地项目和网站部署到Vercel平台。该技能能够自动检测项目与Vercel的连接状态，并根据当前环境（如是否已配置Git或Vercel凭证）选择最佳部署策略。其核心目标是指导用户建立Git推送的持续部署流程，实现自动化CI/CD工作流。
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代码审查Markdown转HTML报告生成器

md-review
alirezarezvani/claude-skills
406
该工具用于将包含代码差异（diff）和严重等级标注的Markdown PR文档，转换为结构化的两栏HTML报告。它生成跳转导航、展示代码差异和详细的批注卡片，并强制要求命名审阅者，确保报告专业且符合无障碍标准。
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Markdown幻灯片转HTML演示

md-slides
alirezarezvani/claude-skills
323
该技能能够将结构化的Markdown格式演示文稿，转换成一个功能完备的单文件HTML演示文稿。它支持键盘导航、演讲者模式（包含演讲者笔记、时间流逝和下一张幻灯片预览）以及打印成PDF等功能，非常适合需要从Markdown源文件快速生成专业、交互式幻灯片的用户。
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多智能体自学习协作协议

polis-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Polis协议提供了一个主动且自进化的框架，用于协调来自不同供应商的多个AI智能体。它不再是简单的任务分配板，而是通过学习机制，根据每个智能体在特定任务上的历史表现（履历）来智能路由任务。更重要的是，协议包含一个治理层，允许智能体对协议规则进行提案和投票，确保团队能持续进化和适应需求。它支持多种厂商的AI模型。
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