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可靠工作流自动化

workflow-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍让 AI 代理可靠运行的工作流自动化基础设施，包括 n8n、Temporal、Inngest 等平台与顺序、并行和协调者-工作者等模式，帮助构建可恢复、可观察的生产级流程。

Dask 大数据并行处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。

科学资源检测

get-available-resources

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

在进行科学计算前检测 CPU、GPU、内存与磁盘状态，并生成 `.claude_resources.json` 包含并行、异步、GPU 加速等策略建议，帮助选择恰当的计算方式。

Polars 高速数据框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Polars 是基于 Apache Arrow 的高速内存数据框库，可替代 pandas 处理 1-100GB 级数据，提供表达式 API、惰性查询、并行计算及丰富的 I/O，适合 ETL 与数据管道场景。

Git 工作树并行开发管理器

git-worktree-manager

alirezarezvani/claude-skills

用于管理Git工作树，实现多个功能分支的安全并行开发。它能标准化分支隔离、自动分配唯一的网络端口，并同步环境配置，确保多个开发代理或终端会话可以同时工作，互不干扰。同时提供检测和安全清理过时工作树的功能。

Git 工作树隔离

using-git-worktrees

obra/superpowers

通过优先目录查找、忽略检查、依赖安装和基线测试，自动化创建隔离的 Git 工作树，确保在并行开发特性分支时不污染主工作区。

Playwright Java 测试自动化

playwright-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供企业级 Playwright Java 测试脚手架，结合 POM、JUnit 5、线程安全并行、Allure 报告与 CI 流水线，快速搭建跨浏览器与接口/界面混合测试并修复不稳定问题。

多阶段项目蓝图规划

affaan-m/everything-claude-code

用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目，能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息，使任何协作的智能体都能无缝接手，避免跨会话的知识丢失，确保项目规划的完整性。

一键运行智能体全生命周期

alirezarezvani/claude-skills

这是一个一站式的全流程命令，用于自动化执行复杂的开发任务。它将初始化、捕获性能基线、并行部署多个智能体、根据指标或LLM进行评估，直至确定最佳结果并准备合并，所有步骤都通过单一命令链式调用，适用于端到端的工作流竞赛或大型重构任务。

多智能体代码编排系统

claude-devfleet

affaan-m/everything-claude-code

该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。

多智能体协作系统

alirezarezvani/claude-skills

用于编排多个并行AI子智能体在同一任务上竞争的技能。通过git worktree隔离每个智能体，支持会话初始化、并行派生、进度监控、基于指标或LLM裁决的评估，并自动合并最佳结果分支。适用于代码优化、内容变体生成、研究探索等需要并行对比的场景。

规范驱动交付管理

automazeio/ccpm

CCPM 覆盖从 PRD 到 epic 再到 GitHub issue 的规范化交付流程，涉及需求规划、史诗拆解、同步、并行执行、状态查看等环节，并要求对确定性查询运行对应脚本。

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