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分阶段调试流程

phase-gated-debugging
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
该技能强制执行一套严格的五阶段调试协议（重现、隔离、根因分析、修复、验证）。它要求AI代理在修改代码前必须完成系统性的、科学的流程，防止盲目猜测和过早修补。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的Bug，确保修复的准确性和可靠性。
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测试驱动开发流程

tdd-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
178
总结测试驱动开发的三阶段循环、AAA测试流程、优先级策略、反模式警示及AI协作角色，帮助团队按步骤执行新功能或复杂逻辑。
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性能基准测试与回归检测

benchmark
affaan-m/everything-claude-code
242
该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标（如LCP、CLS、INP）、API延迟（p50、p95、p99）以及开发构建效率。在代码合并前，用于检测性能回归，确保持续集成/持续部署流程的稳定性，并对比不同的技术栈替代方案。
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代码项目上下文管理

ck
affaan-m/everything-claude-code
259
这是一个为Claude代码项目设计的持久化上下文管理工具。它用于初始化项目的结构化元数据，并在每次会话中自动跟踪和总结当前的开发进度、关键决策点和后续步骤。使用它能确保无论开发过程如何中断或切换，项目的上下文信息都能完整保存和恢复，极大地提高了开发流程的连续性和效率。
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点击路径与状态一致性审计

click-path-audit
affaan-m/everything-claude-code
251
该工具用于审计用户交互流程（如按钮点击），以发现静态代码分析难以检测到的隐藏Bug。它追踪状态变化的完整序列，尤其能发现后续操作意外地抵消、矛盾或使UI处于不一致状态的问题，特别适用于复杂的全局状态管理架构（如Redux/Zustand）。
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蓝牙低功耗安全评估与攻击检测

detecting-bluetooth-low-energy-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
236
本技能用于进行授权的蓝牙低功耗（BLE）安全评估。它系统地指导用户检测和分析各种BLE安全攻击，包括嗅探、中间人攻击、重放攻击和GATT枚举滥用。工作流程涉及使用专业嗅探器进行数据包捕获、通过Python/bleak枚举服务和特征，并使用如crackle等工具进行加密强度分析。
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Git工作流模式与最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
304
这是一份全面的专业Git版本控制指南，涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略（如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发），标准化的提交信息规范（Conventional Commits），以及如何正确使用合并（Merge）和变基（Rebase）操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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研究想法到基金申请书

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
81
本技能旨在将成熟的研究想法和文献资料转化为结构化、可提交的基金申请书。它支持包括日本KAKENHI、美国NSF、中国NSFC等多个国际和国家级的资助项目。通过管理叙事逻辑、结构要求和预算说明，帮助用户完成整个基金申请流程。
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医疗临床决策支持系统开发模式

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affaan-m/everything-claude-code
347
本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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临床病历系统开发最佳实践

healthcare-emr-patterns
affaan-m/everything-claude-code
158
这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康安全评估系统

healthcare-eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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Gradio：构建交互式AI应用

hugging-face-gradio
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
Gradio是一个用于构建和分享机器学习演示应用和用户界面的Python库。它允许开发者无需复杂的Web前端知识，快速创建具有交互性的Web原型，涵盖了从基础界面到复杂聊天界面的各种需求，极大地简化了ML模型展示的流程。
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