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Pi智能体自定义模型别名注册指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南详细介绍了如何在Pi智能体中注册自定义模型别名（slugs）。当使用OpenRouter等提供商的特殊变体模型时，如果模型ID未在默认注册列表中，智能体可能会发生模型回退（fallback）。通过手动配置`models.json`，可以确保自定义模型被准确识别和使用，提高模型调用精度。

代码API精确验证

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本技能作为一个代码编写前的现实检查层，用于确保所有API调用、导入和方法访问都确实存在于用户当前运行的特定版本中。它能有效防止由于模型“幻觉”或错误假设而导致的运行时错误，从而保证代码的准确性和可靠性。

VPS服务器运维管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于指导受控的VPS服务器和后台代理的运维管理。当需要进行SSH连接、系统重启、日志检查或复杂的自动化工作流（如n8n或自定义代理）时使用。强调遵循严格的操作流程和获取用户的明确授权，确保安全操作。

软件代码治理构建方法论

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WGM是一种结构化的代码生成方法论，用于将模糊或粗略的需求转化为可工作、经过验证的软件。该方法强制执行六个阶段的严格流程：深度需求对齐、结构化规划、确定性迭代构建、不可见场景测试评判和最终文档审计。它确保代码收敛于严格测试的验收标准，而非依赖单次生成。

代理架构审计

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用于审计代理与大模型应用的全栈诊断技能，识别包装层回归、记忆污染、工具调用失范、隐藏修复循环和渲染破坏，并输出按重要度排序的发现与代码优先修复方案。

编码代理性能对比评估

本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。

基于证据的组件配置规划

该工具根据项目代码库的实际证据，生成精确的组件目录（ECC）安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包，而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”（DAILY）和“库/参考”（LIBRARY）两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集，优化开发环境的纯净度和效率。

智能体工程化开发工作流

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本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。

AI优先工程实践模型

ai-first-engineering

本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制，确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。

自动化代码循环与工作流设计

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本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。

多阶段项目蓝图规划

用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目，能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息，使任何协作的智能体都能无缝接手，避免跨会话的知识丢失，确保项目规划的完整性。

浏览器自动化与AI优化快照

本技能提供全面的网页浏览器自动化能力，专为智能体（Agents）设计。它采用AI优化的快照机制，通过元素引用而非完整DOM，将上下文信息减少高达93%。支持导航、元素抓取、表单填写、数据爬取和多会话管理，适用于复杂的网络测试和数据提取流程。

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