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多视角代码审查引擎
meta-codereview-current-diff
opensquilla/opensquilla
174
这是一个组合型元技能,能够并行运行三位独立的代码审查员:安全、测试覆盖率和风格。它根据严格的优先级规则仲裁出一个权威的最终结论(是否阻塞、是否可忽略或通过),为代码提交前提供多维度的全面第二意见。
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代码库架构双视图生成
meta-diagram-triangulation
opensquilla/opensquilla
233
该技能可扫描目标代码库路径,智能识别最合适的架构图类型(如序列图、组件图等),然后并行生成两种标准格式的图表:PlantUML源码和draw.io XML。最后,它将这些图表和文档内容整合到一份完整的架构文档中。适用于撰写需要同时具备文本友好性和可编辑性的技术规范或入职文档。
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缺陷根因分析与定位
bug-hunt-swarm
sickn33/antigravity-awesome-skills
144
这是一个系统性的、只读的复杂软件缺陷诊断工具。它通过启动四个专业的子智能体并行工作,对程序缺陷、回归、崩溃或不稳定的行为进行深入的根因分析。该技能不进行任何代码修改,专注于提供多角度的故障定位、代码路径追踪和最快的验证路径,帮助用户系统性地理解“为什么会出错”。
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语义等价代码对比
logic-diff
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
该技能用于深度对比两套代码版本,验证其是否具备语义等价性,而不仅仅是简单的语法差异。它通过半形式跟踪技术,在共享规范和边界条件下并行追踪代码,帮助用户确认重构、重写或迁移后的代码行为是否意外改变,从而判断是否破坏了原有逻辑。
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代码变更审查与优化
review-and-simplify-changes
sickn33/antigravity-awesome-skills
263
本技能用于对代码差异(git diff)或指定代码范围进行全面、多维度的审查。它不仅检查代码语法,更从代码复用性、质量、效率、可读性和工程规范等多个角度进行深度审计。通过并行运行多个专业子代理,进行读取模式的分析,并可根据用户指令,安全地应用高可信度的代码优化和重构。
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并行多代理代码审查
review-swarm
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
这是一个用于对代码差异(git diff)或文件范围进行全面、只读的多代理审查技能。它会并行启动四个专业子代理,分别负责回归、安全、性能和合约审查。主代理负责聚合和过滤所有结果,最终提供一份结构化的、高价值的审查报告,确保代码修改的健壮性、安全性与兼容性。
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TestNG Java测试框架生成
testng-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
320
本技能用于生成结构完善、功能强大的TestNG Java测试代码。它支持分组测试、数据驱动测试(@DataProvider)、并行执行配置、XML套件管理以及自定义监听器等高级功能,适用于构建稳定、可扩展的企业级自动化测试用例。
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控制Cmux终端工作空间与代理
cmux
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
用于管理复杂的cmux终端拓扑结构,包括工作区、面板和表面。该工具对于在macOS终端中监控和控制多个并行的AI编程代理至关重要。它支持浏览器自动化和实时状态通知,显著提升了开发和运维的效率。
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多阶段项目蓝图规划
blueprint
affaan-m/ECC
360
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。
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多智能体代码编排系统
claude-devfleet
affaan-m/ECC
207
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。
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并行工作流优化引擎
parallel-execution-optimizer
affaan-m/ECC
210
本技能旨在指导用户优化大型、复杂的系统流程(如CI/CD、大规模重构或数据验证)。它要求用户将任务拆分为相互独立的执行通道(Lanes),构建依赖图,批量化读取和检查操作,并严格隔离写入面,从而在不损失正确性的前提下,大幅提高开发和测试的迭代速度。
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多智能体协同工作流初始化
swarm-init
ruvnet/ruflo
265
用于初始化一个具备防漂移机制的多智能体群组。适用于需要多个(3个或以上)协调工作的复杂大型项目任务,例如功能实现、跨模块重构或安全审计。它支持多种拓扑结构,确保多个AI代理能够安全、高效地进行并行协作和任务分解。
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