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App Store 截图生成器

app-store-screenshots

ParthJadhav/app-store-screenshots

基于 Next.js 构建 App Store 营销截图页面，通过 html-to-image 导出苹果要求尺寸、可定制品牌色彩、布局与多语言选项，帮助快速生成具有广告感的 iOS 上架素材。

利用不安全反序列化漏洞

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南为授权渗透测试人员提供了一个全面的参考，用于识别和利用跨多种语言（Java, PHP, Python, .NET）的不安全反序列化漏洞。内容涵盖使用 ysoserial 和 phpggc 等工具生成Payload，以及测试Cookie、HTTP参数和消息队列等各类应用组件，旨在达到远程代码执行（RCE）的目的。

部署最小化Distroless容器镜像

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本文档指导如何使用Google Distroless镜像，为容器化应用构建具有最小攻击面的安全镜像。通过去除shell、包管理器和冗余系统组件，极大地提升了容器的安全性，有助于满足合规性要求。适用于在Kubernetes或Docker环境中进行安全加固的场景，并提供了多语言（Go, Java, Python, Node.js）的构建模式。

SQL数据库查询与模式助手

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alirezarezvani/claude-skills

这是一个强大的数据库操作助手，覆盖了数据库开发日常的全流程。它能够将自然语言需求转化为高性能的SQL查询，处理多数据库（如PostgreSQL, MySQL）的Schema探索、生成数据迁移脚本，并在查询性能优化方面提供EXPLAIN分析和索引推荐，是连接应用代码与数据库引擎的关键工具。

深入理解Dart 3语言特性

evanca/flutter-ai-rules

本技能详细介绍了Dart 3版本引入的诸多高级语言特性，核心内容包括模式匹配（Pattern Matching）、记录类型（Records）以及增强的控制流结构。学习如何使用`if-case`和switch表达式重构代码，提高代码的健壮性、可读性和开发效率，掌握现代Dart语言的最佳实践。

Go语言安全审计与编码指南

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samber/cc-skills-golang

这是一个专为Go语言开发的资深安全工程师技能包。它提供专业的审计模式（审查、审计、编码），指导用户遵循深度防御原则（Defense in Depth），系统性地查找代码中的安全漏洞。涵盖了注入、加密、认证授权、并发安全等多个维度，适用于代码编写、复审和安全审计场景。

CodeQL代码扫描配置指南

github/awesome-copilot

本指南提供了一套全面的CodeQL代码扫描配置和运行流程。内容涵盖了使用GitHub Actions自动化工作流（codeql.yml）和通过CodeQL CLI执行扫描的详细步骤。用户将学习如何配置多语言矩阵、设置构建模式、解读SARIF输出，以及处理单体仓库和复杂的安全分析故障排除。

MkDocs 文档多语言翻译生成

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github/awesome-copilot

本技能用于自动化整个MkDocs文档集的本地化和翻译。它将所有Markdown文件从源语言文件夹翻译到指定的目标语言，完整保留原始的目录结构和Markdown格式。此外，它还会更新内部引用路径，并修改核心的mkdocs.yml配置文件，以确保多语言文档环境的流畅设置。

Next.js国际化：添加新语言指南

next-intl-add-language

github/awesome-copilot

本指南详细介绍了如何在Next.js项目中利用next-intl实现国际化（i18n）功能。它提供了添加新语言的完整步骤，包括翻译内容更新、配置路由、修改中间件以及更新UI组件，确保应用具备完整的多语言支持。

通用多语言单元测试生成器

polyglot-test-agent

github/awesome-copilot

这是一个先进的AI驱动型智能体，能够为几乎所有编程语言（如Python、C#、Java、Go等）生成全面且可用的单元测试。它采用多智能体管道流程（研究→规划→实现→构建→测试→修复→格式化），确保生成的测试不仅遵循项目规范，还能成功编译、通过测试，并有效提升代码覆盖率。

语义内核开发指南

semantic-kernel

github/awesome-copilot

本技能为使用Semantic Kernel框架构建和优化应用程序、插件和函数调用流提供全面指南。支持.NET和Python等多种语言环境。重点强调遵循最新的官方文档和最佳实践（如异步模式、强类型），帮助用户完成多生态系统开发。

Arize追踪与可观测性配置

arize-instrumentation

github/awesome-copilot

本技能用于指导用户将Arize AX追踪功能集成到现有应用中，特别适用于复杂的LLM应用。它遵循结构化的两阶段流程：首先进行代码库分析（只读），了解所有依赖和架构；随后进行仪器化实现。它支持多语言环境，深度集成OpenTelemetry和各类大模型服务商，旨在提供完整的系统可观测性，且不会修改核心业务逻辑。

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