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Rube MCP 品牌信息自动化
brandfetch-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
148
通过 Composio 的 Rube MCP 规范自动化 Brandfetch 操作:先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 确认工具和字段,再用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 确保连接激活,最后按需用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 提交符合模式的参数与内存,保障流程可重复。
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规范化 Git 提交信息
commit
sickn33/antigravity-awesome-skills
456
本技能用于生成符合Sentry规范和Conventional Commit格式的Git提交信息。它强制要求提交信息包含类型、范围、主体、详细描述(说明修改的目的)以及Issue引用。在任何代码修改提交场景使用,以确保版本历史清晰、可追溯且标准化。
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提交信息格式化
commit-message-formatter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
239
为 DevOps 基础流程提供自动化的提交信息格式化指导,涵盖模式、实践与校验,确保版本控制提交规范统一。
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增强拉取请求描述
comprehensive-review-pr-enhance
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
本工具能根据Git差异(diff)自动生成结构化、全面的拉取请求(PR)描述。它能自动分类代码变更,添加关键的审查清单(如代码规范、安全检查),评估潜在风险,并提供执行摘要。适用于提交复杂或修改量大的代码,确保审阅人能获得清晰、完整、可操作的变更概览。
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Conductor 轨道回滚助手
conductor-revert
sickn33/antigravity-awesome-skills
163
在 Conductor 工作流中按轨道、阶段或任务逻辑单元执行 git 回退,提供预检、提交发现、执行计划等步骤,并强制确认再操作,适用于需要规范回退、控制影响范围且避免未完成变更的场景。
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AI 传统提交信息生成
generating-conventional-commits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
468
通过分析暂存 Git 变更,使用 AI 生成符合 conventional commits 规范的提交信息,适用于提交新功能或修复时快速得到一致格式的描述。
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智能提交信息生成器
generating-smart-commits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
73
自动分析已暂存的 Git 改动,识别提交类型和破坏性变更,并生成符合规范的提交信息,简化使用 `/commit-smart` 或 `/gc` 命令后的提交流程。
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Git 高级工作流
git-advanced
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
321
归纳 worktree、bisect、交互式变基、钩子、恢复等 Git 高级操作与反模式,帮助开发者并行分支、快速定位问题并保持提交规范。
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多智能体Git工作流
git-pr-workflows-git-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
176
通过多智能体协调实现完整Git工作流,在代码评审、测试与部署准备过程中执行规范化提交与自动校验,保障高质量PR产出。
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Git 提交与推送工作流
git-pushing
sickn33/antigravity-awesome-skills
492
本技能用于自动化完整的代码提交和推送流程。它会自动暂存所有更改,生成符合规范的 Conventional Commit 消息,并将代码推送到远程分支。适用于开发人员完成功能或修改后,需要可靠地共享工作成果,并遵循最佳实践的场景。
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Junglescout MCP 自动化
junglescout-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
428
通过 Composio 的 Junglescout 工具包,利用 Rube MCP 接口自动完成工具发现、连接检查与执行等工作流,强调先检索 schema、维护会话、遵循返回字段后再提交请求的规范流程。
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代码质量检查与验证流程
lint-and-validate
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
此技能旨在强制执行全面的代码质量保障流程。在代码提交或任务完成前,必须运行一系列标准的验证工具,包括代码风格/语法检查(Linting)、类型一致性检查(Type Checking)以及安全漏洞审计。适用于Node.js、Python等多种生态系统,确保代码的可靠性和规范性。
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