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Sentry错误监控与自动化管理
sentry-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
421
这是一个全面的Sentry自动化工具集,用于管理错误跟踪和监控操作。用户可以使用它来程序化地调查问题、配置项目警报规则、管理发布版本和监控组织结构。对于需要深度集成和程序化控制错误数据的DevOps和开发团队至关重要。
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国内Git工作流规范与实践
chinese-git-workflow
jnMetaCode/superpowers-zh
452
本技能提供了一套完整的Git工作流规范,专为国内开发团队环境设计。它解决了GitHub访问不稳定、CI/CD方案不适配以及提交规范不统一等痛点。内容涵盖了主流工作流模型(如主干开发、Git Flow)、分支命名规则、中文约定式提交规范,以及针对Gitee、Coding等国内平台的CI/CD配置。
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AI 代理技能管理
manage-skills
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
496
通过命令行统一管理 Cursor、Claude 等 11 个工具的技能与规则,支持创建、复制、移动、启用/禁用、搜索、跨工具转换以及全局与项目作用域覆盖操作。
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医药化学筛选工具
medchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
382
Medchem 是面向药物发现的 Python 库,提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束,帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。
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AI上下文与输出优化指南
zipai-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
203
一套用于优化AI在技术领域交互的规则手册。它指导AI如何对大型技术输入(如日志、Git提交、代码库)进行智能过滤,解决歧义,并生成结构化、高度精确的输出。适用于复杂的代码调试、重构和长周期开发任务。
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软件需求规格生成
kiro-spec-requirements
gotalab/cc-sdd
436
该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息,确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为(做什么),而非实现细节(如何做)。它遵循如 EARS 等标准格式,并内置了严格的评审机制,以保证需求范围的清晰度和完整性。
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