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AI代码深度逻辑审查

logic-lens
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Logic Lens是一款基于AI的深度代码审查工具。它超越了传统Linter的范围，能够运用形式逻辑框架，深入检测代码中的逻辑错误、并发条件、安全漏洞（如SQL注入）、类型不匹配和算法缺陷。适用于PR合并前、复杂业务逻辑重构和安全敏感代码审计。
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API侦察与文档审计

api-recon-and-docs
yaklang/hack-skills
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这是一个全面的API侦察和文档审计工具。适用于API安全测试的初期阶段，旨在枚举所有可达的端点、提取API模式（Schema）、识别隐藏版本（如v1, v2, mobile），并发现REST、GraphQL或移动API中的未记录参数或字段。帮助全面绘制攻击面图。
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安全代码漏洞预警钩子

security-guidance
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个代码编写流程中的安全防护钩子。它会在代码写入（Edit/Write）前自动扫描文件路径和内容，实时检测出12种常见的安全漏洞模式，例如SQL注入、XSS、命令注入和不安全的序列化。当检测到风险时，它会阻止代码写入并发出警告，帮助开发者在处理认证、支付等敏感逻辑时保持代码安全。
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AI API成本安全防护

runaway-guard
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个针对付费AI或推理API的成本管理纪律。它将费用视为第三个复杂维度，强制要求为每次调用制定成本合同（包括单次最大调用次数、单次最大预算和每日最大预算）。它指导开发者如何为循环、重试和并发调用设置明确的边界，确保即使代码出现错误，也不会发生超出预期的巨额费用。
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安全可靠的代码质量审查

luna
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Luna是代码质量的最终守门员，专注于审查代码的客观正确性、安全漏洞和可靠性。它专门检测注入漏洞、权限绕过、并发条件等关键缺陷，确保代码严格符合既定架构蓝图，保障交付代码的高质量和安全性。
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Go语言惯用法与效率指南

go
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档是Go语言（Golang）的惯用法与最佳实践参考。它详细介绍了Go语言中处理错误、并发编程（Goroutines/Channels）、结构体设计、切片和映射的高效、地道写法，帮助开发者编写出高质量、高可读性的代码。
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Java 惯用高效编程指南

java
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南系统总结了现代Java的惯用编程最佳实践。内容涵盖Stream API、Optional、Record和Pattern Matching等高级特性，并详细介绍了并发处理、错误管理等最佳实践，旨在帮助开发者编写出高质量、高效的Java代码。
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Rust惯用代码与效率指南

rust
sickn33/antigravity-awesome-skills
303
本指南深入探讨了Rust语言的高级编程最佳实践。它涵盖了所有权与借用规则、使用?操作符进行健壮的错误处理、利用迭代器实现函数式编程、结构化并发管理以及设计具有不变式（invariant）的结构体和枚举，帮助开发者编写出高性能且符合惯用语法的代码。
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Scala 编程最佳实践指南

scala
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南系统性地介绍了编写地道、高效Scala代码的最佳实践。内容涵盖了函数式转换、模式匹配、使用Option/Either进行健壮的错误处理（取代空值或异常），以及高级并发管理。是所有希望构建高质量、高可维护性和高性能代码的Scala开发者的必备参考。
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Swift语言开发最佳实践

swift
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档是Swift语言的编程最佳实践参考指南。它涵盖了可选类型安全处理、函数式编程、值类型与引用类型选择、错误处理、高并发编程（async/await）以及协议导向编程等核心话题。帮助开发者编写出更安全、更高效、更符合语言惯用法的代码结构。
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微服务拆解与架构设计

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能指导使用领域驱动设计（DDD）方法，将单体应用拆分为独立的微服务。帮助定义清晰的业务边界、服务划分、通信模式和数据所有权，并提供完整的迁移路线图，适用于大型系统现代化和高并发扩展。
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成本感知LLM管道优化

cost-aware-llm-pipeline
affaan-m/ECC
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该模式提供了一套构建成本优化LLM应用管道的完整方案。它结合了基于任务复杂度的模型路由、不可变成本追踪、有限重试逻辑和提示缓存等技术，帮助开发者在保证输出质量的同时，有效地控制和管理LLM API的支出，适用于处理高并发、多变复杂度的生产级任务系统。
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