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搜索代码分析，共找到 208 条记录

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语义化Git提交自动生成

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该工具根据约定式提交规范（Conventional Commits）智能执行Git提交。它能够分析代码差异（diff），自动判断变更的类型（如feat, fix, docs）和作用范围，并生成结构化、语义化的提交信息。使用它能确保项目版本历史记录清晰、专业，符合最佳开发实践。

Java代码重构：移除参数

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本技能专注于Java语言中的“移除参数”重构模式。它指导用户系统性地分析方法，识别并消除了冗余或未使用的参数。通过应用此重构，开发者能够显著提高代码的可读性和可维护性，降低模块耦合度，使代码结构更加简洁高效，同时保证原有功能不受影响。

并行根因分析协作调查

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rohitg00/skillkit

这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程（如数据库、应用代码、基础设施），并管理同步点，通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。

代码重构安全规划

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这是一个用于处理大型、跨多个文件的代码重构项目的规划工具。它要求AI首先深入分析代码库，明确依赖关系，并将重构过程分解为安全、分阶段的步骤（如：先调整类型和接口，再实现逻辑，最后测试和清理）。它强制生成包含回滚计划和验证步骤的详细方案，并在执行前必须等待用户确认，确保操作的安全性。

全面SQL代码审查与优化

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本工具为通用的SQL代码审查助手，能对MySQL、PostgreSQL等主流数据库的SQL代码进行全面、深度的分析。它重点关注代码的安全性、性能优化、可维护性和最佳实践，能够识别SQL注入漏洞、性能瓶颈和不良设计模式，帮助开发者编写出健壮、安全、高效的数据库代码。

技术栈蓝图生成器

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该工具能够深度分析代码库，自动生成详细的、结构化的技术栈蓝图。它能够识别并文档化整个技术栈，包括主要语言、依赖关系、版本信息、许可协议和实现模式。生成的结果覆盖了编码规范、使用示例（如API和数据访问层）以及架构图，确保开发项目在架构上保持高度一致性。

识别与修正测试反模式

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rohitg00/skillkit

本技能用于系统性地审查测试代码的质量，帮助识别并修正常见的测试反模式。它能够检测出如测试不稳定（flaky）、过度使用Mocking、断言脆弱、测试耦合以及代码过大等问题。通过提供缺陷分析和最佳实践，确保测试的可靠性和可维护性，提升整体代码质量。

请求所需上下文文件

what-context-needed

github/awesome-copilot

本技能用于指导AI系统在回答问题前，主动分析并结构化地列出所有相关的代码文件。它强制AI区分“必须查看”（确保准确性）、“推荐查看”（帮助完善）、“已掌握”和“不确定性”，确保用户获得全面的上下文信息，从而提高AI回答的准确性和深度，特别适用于复杂的编程和调试场景。

代码库深度架构文档化

acquire-codebase-knowledge

github/awesome-copilot

本技能能够系统性地分析和学习现有代码库的全部知识，自动生成包含技术栈、架构、结构、规范、集成、测试策略和潜在风险等七份详细文档。适用于新成员入职、项目审计或创建完整的、可验证的系统知识库。

需求与代码差距分析

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本工具旨在分析新功能需求与现有代码库之间的实现差距。它通过对比批准的需求文档、现有架构和系统上下文，帮助用户清晰识别出系统缺失的能力、潜在的集成挑战以及需要补充的研究点。最终输出详细的分析报告，提出多种可行的实现方案，为后续的设计和开发阶段提供坚实的依据。

Python科学计算GPU优化

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

这是一个专业的GPU加速优化工具，用于将计算密集型的CPU Python代码（如科学计算、机器学习、物理模拟等）转换为高性能的GPU代码。它涵盖了从数组操作（CuPy）到定制内核开发（Numba/Warp）的全流程，适用于深度学习、物理模拟、地理空间分析等需要大规模并行计算的复杂工作流。

智能技术上下文优化

zipai-optimizer

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于指导AI在复杂的编程开发场景中工作。它实现智能的上下文和Token优化，通过对日志、源代码、版本控制系统（VCS）等数据的精确定筛和有针对性的阅读，确保AI输出既高效又结构化。适用于代码重构、调试分析和技术架构决策，极大提升开发流程的准确性和效率。

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