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AI 技能
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Claude性能与系统诊断
claude-monitor
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
本技能用于监控Claude Code和本地系统的运行性能。它能够诊断使用中的卡顿或缓慢问题,测量CPU、内存和磁盘占用率,并检查API网络延迟。系统会判断性能瓶颈是出在本地硬件还是远程API,从而给出具体的优化建议。
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魔力AI UI组件生成器
magic-ui-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
该技能利用先进的AI能力,生成和比较多个生产级、现代化的UI组件变体。它不提供单一标准方案,而是提供多种设计选项(如定价表、联系表单),并支持玻璃拟态、动画等高级美学,帮助开发者和设计师打造独特且视觉震撼的界面组件。
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技能生命周期管理与部署
skill-installer
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
这是一个企业级的技能管理代理,负责管理生态系统中技能的完整生命周期。它提供从安装、深度验证(包含10项安全检查)、注册到部署的全流程服务。功能包括自动修复、回滚、模拟运行和状态仪表板,确保技能的部署稳定性和系统的高度可靠性。
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Vercel AI SDK应用开发专家
vercel-ai-sdk-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
354
本技能专注于使用Vercel AI SDK、Next.js和React开发生产级别的AI应用、聊天机器人和生成式UI。内容覆盖了流式文本处理、聊天状态管理、复杂的工具调用(Function Calling)以及使用Zod进行结构化数据生成,是构建现代化AI应用的全栈指南。
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高级平台工程技能套件
engineering-advanced-skills
alirezarezvani/claude-skills
377
这是一个包含25种高级工程智能体技能的工具包,旨在覆盖从架构设计、数据库建模、CI/CD构建到可观测性、安全审计等整个软件开发和平台运维的全流程。适用于需要构建复杂系统和处理全生命周期任务的专业开发者。
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全栈工程技能工具箱
engineering-skills
alirezarezvani/claude-skills
422
这是一套包含23种专业、可落地的工程技能工具集。它覆盖了软件开发生命周期的方方面面,包括系统架构、全栈开发、DevOps、安全运维、AI/ML和数据工程等。该工具箱旨在指导高级AI代理完成复杂、多学科的开发任务,确保代码质量和系统设计的健壮性。
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Perl 测试占位文件
perl-testing
affaan-m/everything-claude-code
430
该文件用于实现Perl语言的测试功能,目前处于日语翻译和内容开发阶段,仅为占位符。用户应参考原始的英文技能文件以获取核心功能和详细信息。
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Pipecat低延迟语音助手构建教程
pipecat-friday-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
本技能提供了一个完整的F.R.I.D.A.Y.(铁人战甲风格)语音助手的构建蓝图。它利用Pipecat框架,构建了一个低延迟的语音管道,流程包括语音识别(STT)、大型语言模型(LLM)和文本转语音(TTS),支持集成Gemini和OpenAI等多个AI服务商,适用于构建实时、多模态的对话系统。
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SkillCheck 验证工具
skill-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
137
在发布或调试技能前读取 SKILL.md,依据 agentskills 规范和 Anthropic 最佳实践做结构、语义、命名与质量检查,及时捕捉格式与一致性问题。
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AI治理引擎:安全可靠的开发流程
yes-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
52
该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁(如文件备份、影响范围检查),要求所有诊断和结论必须基于确凿证据,有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复,确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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Kotlin高级单元测试模式
kotlin-testing
affaan-m/everything-claude-code
155
本技能详细介绍了Kotlin项目的高级测试实践。它指导用户使用Kotest框架实现各种测试模式(如FunSpec, BehaviorSpec),并通过MockK进行依赖模拟。核心涵盖TDD(红-绿-重构)工作流,确保代码质量,并利用Kover工具实现代码覆盖率分析,编写出可靠、可维护的单元测试。
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大模型结构化输出提取
llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型(LLM)API中提取类型安全、结构化的数据,避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型(如OpenAI、Anthropic、Google)的最佳实践,包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码,以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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