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Sentry错误监控与自动化管理

sentry-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

国内Git工作流规范与实践

chinese-git-workflow

jnMetaCode/superpowers-zh

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。

AI 代理技能管理

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

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。

医药化学筛选工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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。

AI上下文与输出优化指南

zipai-optimizer

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

软件需求规格生成

kiro-spec-requirements

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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