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搜索 AI 技能 ，共找到 852 条记录
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C/C++调试与核心转储分析助手

gdb-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
该技能专为AI代理设计，用于C/C++程序的深度调试。它通过gdb-cli处理核心转储和实时进程，能够综合分析运行时状态与源代码上下文。核心功能包括排查程序崩溃、死锁、内存泄漏等复杂系统级问题。
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AI代码精简与范围控制

moyu
sickn33/antigravity-awesome-skills
148
该技能充当一个防过度工程的护栏，指导AI代码代理严格控制修改范围，确保代码的极简性。它强制AI只修改用户明确指定的文件和代码行，避免添加不必要的抽象层、未经请求的重构或超出范围的修改。适用于需要最简单、最直接解决方案，不希望AI过度“努力”的情况。
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项目技能审计与推荐

project-skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义，来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式，或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能，确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致，从而提升项目的执行准确性和效率。
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React组件性能优化

react-component-performance
sickn33/antigravity-awesome-skills
59
本技能旨在帮助开发者诊断和优化React组件的渲染性能。它系统地指导如何使用React DevTools Profiler找出性能瓶颈，并应用状态隔离、`memo`、`useCallback`等最佳实践，显著减少不必要的重渲染，从而极大提升应用整体的流畅度和用户体验。
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Swift并发代码专家

swift-concurrency-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专用于审查和修复Swift 6.2及以上版本中的并发问题。它能够诊断和修正Actor隔离、Sendable违规等复杂的并发数据竞争问题，确保代码结构安全，符合现代Swift并发模型。适用于代码重构、性能优化或解决编译器警告。
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SwiftUI液态玻璃效果实现

swiftui-liquid-glass
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导用户如何在SwiftUI中实现或审查符合iOS 26+规范的液态玻璃（Liquid Glass）视觉效果。它强调使用原生的Apple API，确保正确的修饰符顺序、兼容性回退机制，以及整体UI设计的流畅性和一致性，是实现前沿iOS界面设计的指南。
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SwiftUI性能审计与优化

swiftui-performance-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供了一套系统化的流程，用于诊断SwiftUI应用的性能瓶颈。它首先指导用户进行代码层面的审查，检测如无效化风暴、布局抖动或主线程耗时等常见问题。若代码审查不足，则会详细指导用户使用Instruments收集运行时证据，从而实现精确的根源分析和可操作的修复建议。
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分阶段调试流程

phase-gated-debugging
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
该技能强制执行一套严格的五阶段调试协议（重现、隔离、根因分析、修复、验证）。它要求AI代理在修改代码前必须完成系统性的、科学的流程，防止盲目猜测和过早修补。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的Bug，确保修复的准确性和可靠性。
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AI智能体角色灵魂锻造

openclaw-persona-forge
affaan-m/everything-claude-code
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本技能是一个完整的AI角色构建流程，用于为智能体（Agent）锻造具有深度、多层次的“灵魂”方案（SOUL.md）。它引导用户定义角色的身份、底线规则、名字和视觉提示词，尤其适用于OpenClaw平台。用户可以通过引导式问答或随机“抽卡”模式，快速生成一套完整、统一且具有高度可信度的角色设定。
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AWS云日志取证分析

performing-cloud-log-forensics-with-athena
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
406
本技能提供了一套完整的流程和SQL模板，用于在AWS Athena上对云环境日志进行深度取证分析。可整合分析CloudTrail、VPC流日志、S3和ALB等多个日志源，用于检测未经授权的访问、数据外泄或权限提升等安全事件，适用于安全事件响应。
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结果到主张验证门：证据与结论

result-to-claim
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能指导研究人员系统性地评估实验结果与预设研究主张的吻合度。它要求用户汇集来自W&B、日志等多个来源的实验数据，首先进行确定性的证据预检查，以排除“幻觉证据”，最后利用Codex进行判断，从而决定结果是支持、不支持还是证据缺失，指导后续的研究方向调整。
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检测DNS隧道中的命令与控制

detecting-command-and-control-over-dns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测通过DNS协议泄露的命令与控制（C2）通信。它能分析DNS查询日志，识别包括DNS隧道、DGA域和编码载荷等恶意行为。通过计算熵值、统计异常检测和机器学习分类等技术，帮助安全分析师在网络取证和威胁狩猎中发现隐藏的C2通道。
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