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国际化与本地化指南

i18n-localization

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供国际化与本地化最佳实践，包括检测硬编码、管理翻译与区域文件、支持 RTL、React/Next.js/Python 示例、检查表与脚本等，帮助产品在多语言场景下一致发布。

Lokalise 翻译下载流程

lokalise-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

执行 Lokalise 的二级下载流程，获取并导出翻译文件后同步到项目语言目录，可选生成 TS 类型并接入 i18n。

NeMo LLM 评估工具

nemo-evaluator-sdk

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NeMo Evaluator SDK 提供基于容器的企业级评估框架，可在 Docker、Slurm 及云环境中跨 100 多个基准与 18+ 测试流水线执行，保障可复现的 LLM 评估。

事务性邮件模板构建器

email-template-builder

alirezarezvani/claude-skills

构建生产级事务性邮件系统：React/MJML 模板、多供应商发送、预览服务、i18n、暗黑模式、垃圾评分和点击追踪，适合新产品或迁移旧邮件流程。

React 函数式实践

sickn33/antigravity-awesome-skills

针对 React 18/19 与 Next.js 14/15 的 fp-ts 实战套路，涵盖 Hook 状态、表单验证、远程数据与链式操作，帮助用更清晰的可空/错误/异步模型组织应用。

电力电网网络安全评估

performing-power-grid-cybersecurity-assessment

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

提供电网设施（发电、变电、配电、EMS/SCADA）的网络安全评估流程，重点验证NERC CIP合规、IEC 61850、PMU网络与子站自动化协议，帮助识别电网运营安全威胁。

全球聊天代理发现

global-chat-agent-discovery

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Global Chat 的跨协议目录搜索 1.8 万多个 MCP 服务与 AI 代理，可借助 MCP 服务器实现代码访问，也可在网站浏览注册表并校验 agents.txt 以确保可发现性。

Go 函数式工具库

golang-samber-lo

samber/cc-skills-golang

为 Go 语言提供 samber/lo 的函数式集合变换，涵盖 Map、Filter、Reduce、GroupBy、并行、可变与迭代器方案，适配 1.18+，在标准库不够用时快速写出类型安全的声明式代码。

Next.js国际化：添加新语言指南

next-intl-add-language

github/awesome-copilot

本指南详细介绍了如何在Next.js项目中利用next-intl实现国际化（i18n）功能。它提供了添加新语言的完整步骤，包括翻译内容更新、配置路由、修改中间件以及更新UI组件，确保应用具备完整的多语言支持。

React代码审计扫描模式

react-audit-grep-patterns

github/awesome-copilot

该库提供了一套完整且经过验证的grep扫描指令模式，用于深度审计现有的React代码库。它对于准备升级到React 18.3.1或React 19的开发者至关重要。该模式能够全面检测弃用API、移除功能、不安全的生命周期方法以及依赖冲突，确保代码平稳过渡。

React依赖兼容性矩阵

react18-dep-compatibility

github/awesome-copilot

本矩阵详细列出了在React 18.3.1和React 19.0.0环境下运行所需的最低依赖版本。在执行React大版本升级时，应使用此指南检查peer依赖冲突，评估组件兼容性风险（如并发模式支持），从而避免运行时错误，确保升级过程平稳。

React 测试：Enzyme 到 RTL 迁移指南

react18-enzyme-to-rtl

github/awesome-copilot

本指南提供详细的模式，帮助开发者将 Enzyme 的单元测试迁移到 React Testing Library (RTL)，尤其适用于升级到 React 18 的场景。核心在于理解测试理念的转变：从验证组件内部状态和实现细节，转变为模拟用户行为和验证可见输出。掌握 RTL 的最佳查询实践，确保你的测试能准确反映用户交互体验，编写出更健壮、更具可访问性的测试代码。

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