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Windsurf核心工作流:多文件代理编码
windsurf-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
116
这是一套强大的代理式工作流,用于复杂的软件开发任务。Cascade写入模式充当自主编码代理,用户只需通过自然语言提示,即可完成构建新功能、跨文件重构代码、运行终端命令和调试错误等全栈开发任务。适用于大型系统构建和复杂代码维护。
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自定义提示词库管理
windsurf-custom-prompts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
475
本技能用于帮助开发团队在Cascade环境中创建、管理和组织自定义提示词库。它支持构建可重用的模板,适用于代码生成、代码审查、编写文档、调试等日常开发任务,旨在提高团队工作效率和提示词规范性。
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Windsurf陷阱与最佳实践指南
windsurf-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
本技能集旨在帮助开发者了解在使用 Windsurf AI IDE 时容易犯的错误和陷阱。它详细讲解了从工作区管理、提示词编写、使用 Supercomplete 与 Cascade 的最佳实践,涵盖了版本控制和安全流程,帮助用户高效、安全地进行 AI 辅助编程。
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Windsurf额度与计费系统指南
windsurf-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
本指南详细介绍了Windsurf AI平台的积分使用机制。它解释了不同模型(如SWE-1、GPT-4o)的计费模式和额度消耗,帮助用户理解免费、专业和团队套餐的差异。内容涵盖如何优化提示词、最大化AI预算,以及在资源耗尽时采取的应对策略,确保开发流程连续性。
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Windsurf AI开发配置最佳实践
windsurf-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
这是一份关于为Windsurf AI环境设置生产级代码标准和上下文的指南。它详细介绍了如何使用根级别规则、工作区规则、MCP服务器连接和高级提示工程,为AI编码提供指导,确保项目代码质量的一致性与高标准。
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Hookify 规则编写指南
writing-hookify-rules
anthropics/claude-plugins-official
235
指导如何编写 Hookify 规则,通过 YAML frontmatter 描述事件、模式与动作,并提供触发后提示内容,帮助管控危险命令、调试信息与流程检查。
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智能代理行动审计
agentic-actions-auditor
trailofbits/skills
187
审计调用AI编码代理的GitHub Actions工作流,识别提示注入、沙箱配置与环境变量等路径中的受攻击者可控输入,帮助评估CI/CD流水线安全并防止代理能力滥用。
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AI技能安全审计器
skill-security-auditor
alirezarezvani/claude-skills
368
该工具是一个全面的安全扫描器,用于在部署前审计AI智能体技能。它分析源代码(包括Python、Bash、JS),检测命令注入、网络数据外泄和不安全反序列化等关键漏洞。此外,它还能扫描Markdown文件以发现提示词注入攻击,并评估依赖供应链风险,最终提供明确的通过/警告/失败的判定和修复指导。
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GitHub AI 工作流安全审计
agentic-actions-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
本技能用于对包含 AI 代理(如 Claude, Gemini, OpenAI 等)的 GitHub Actions 工作流进行静态安全审计。它能深入识别 CI/CD 流程中由外部或恶意控制的输入数据流向 AI 代理提示词或系统内部的潜在漏洞和攻击向量。
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Stitch 提示优化器
enhance-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
307
将模糊的界面构想转换为符合 Stitch 要求的提示词,补全平台、风格、组件和色彩信息,并输出结构化的页面段落,确保生成结果专业且一致。
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智能体技能安全审计
skill-scanner
sickn33/antigravity-awesome-skills
314
这是一个用于AI智能体技能的全面安全审计工具。它在技能投入使用前进行多阶段扫描,旨在检测提示注入、恶意代码、过度权限、密钥泄露及供应链风险等关键漏洞,确保智能体环境的安全性和可信赖性。
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自主实验优化循环
autoresearch-agent
alirezarezvani/claude-skills
86
Autoresearch Agent 通过持续编辑目标文件、运行评估命令、保留提升指标的提交并丢弃失败结果,循环进行实验,帮助工程师优化速度、包体、提示语等可量化目标,适合长期自动化迭代。
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