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系统架构
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深度技术文档生成器
wiki-page-writer
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
该技能模拟高级文档工程师,用于生成结构化、基于证据的深度技术文档。它能分析代码库,创建包含详细架构图(Mermaid)和代码引用源(文件:行号)的完整维基页面。适用于编写系统手册、组件指南和需要高度技术深度的技术综述。
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深度代码库系统分析
wiki-researcher
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
扮演资深软件工程师和系统分析师,用于深入理解复杂代码库的内部机制。它通过追踪实际的代码路径、数据流和依赖关系,提供结构化的架构分析、模式识别和技术评估,确保所有结论均有代码证据支持。
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Windsurf 工作空间架构指南
windsurf-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
本技能提供了全面的指南,指导用户根据项目规模(如单体项目、大型Monorepo、复杂多服务)选择最佳的Windsurf工作空间结构。它详细阐述了文件系统和规则的配置策略,旨在确保AI工具获取到准确、聚焦的项目上下文信息,从而最大化开发效率。
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大规模代码重构管理
windsurf-refactoring-large
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
489
本技能用于管理大规模、跨越数百到数千文件的复杂代码重构。它支持分阶段执行、设置检查点、提供全面的回滚能力以及AI辅助规划,适用于大型代码库迁移、架构升级或系统级重构。
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进阶WordPress插件开发流程
wordpress-plugin-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
这是一个全面的、多阶段的WordPress插件开发工作流。它不仅涵盖了插件基础架构、钩子系统、管理界面、数据库设计和REST API的实现,更融入了WordPress 7.0的先进特性。内容包括实时协作(RTC)兼容性、AI连接器集成(如OpenAI, Claude)和Abilities API的使用,确保开发出现代化、可扩展且安全的插件。
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工作流编排设计模式
workflow-orchestration-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能专注于掌握分布式系统的工作流编排架构。它详细介绍了工作流(Workflow)与活动(Activity)的本质区别,并系统讲解了Saga模式、实体工作流(Entity Workflows)和扇出/扇入(Fan-Out/Fan-In)等核心设计模式。旨在提供构建处理长期、复杂业务流程(如订单、审批)时,确保数据一致性、高可靠性和故障恢复的最佳实践指导。
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AI智能体技能开发指南
writing-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
本指南提供了一套系统化的框架,用于创建、优化和标准化AI智能体的技能模块。它包含完整的开发流程决策树,涵盖了从简单到平台的多种架构层级,并指导用户应用最佳实践(如LLM搜索优化和规则抗干扰),确保技能的可用性和鲁棒性。
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AI项目架构与规划师
00-andruia-consultant
sickn33/antigravity-awesome-skills
425
专业的解决方案架构师,专注于AI项目生命周期管理。无论项目是全新启动还是现有系统迭代,都能进行深度诊断。它能分析技术栈和痛点,制定最优的开发路线图、任务列表和技术预案,确保项目高质量、可扩展地推进。
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AI优先工程实践模型
ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
239
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制,确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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深度代码上下文分析
audit-context-building
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
本技能提供了一个严格的框架,用于通过超精细的逐行代码分析来构建深层次的架构上下文。它应用了第一性原理和“5个为什么”等方法论,持续建立和维护整个系统的稳定心智模型。这对于进行漏洞预警的安全审计、威胁建模和复杂的架构审查至关重要。
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大模型项目开发方法论
project-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
本技能提供了一套完整的LLM项目开发方法论。它指导用户如何系统性地评估任务是否适合大模型处理,设计模块化、可缓存的流水线架构(如采集、准备、处理、解析、渲染),并利用文件系统管理项目状态,确保AI应用的稳定性和可维护性。
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架构设计指导套件
architecture
davepoon/buildwithclaude
350
提供 ADR 模板、系统设计清单、可扩展性评估、架构模式与 API 指南,帮助工程技术团队在设计阶段记录决策、保障可靠性,并实现清晰的职责边界。
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