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AI智能体技能开发指南

writing-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
236
本指南提供了一套系统化的框架，用于创建、优化和标准化AI智能体的技能模块。它包含完整的开发流程决策树，涵盖了从简单到平台的多种架构层级，并指导用户应用最佳实践（如LLM搜索优化和规则抗干扰），确保技能的可用性和鲁棒性。
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智能代理行动审计

agentic-actions-auditor
trailofbits/skills
187
审计调用AI编码代理的GitHub Actions工作流，识别提示注入、沙箱配置与环境变量等路径中的受攻击者可控输入，帮助评估CI/CD流水线安全并防止代理能力滥用。
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自动化代码循环与工作流设计

autonomous-loops
affaan-m/everything-claude-code
171
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。
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请求代码审查流程

requesting-code-review
obra/superpowers
456
说明何时调用 code-reviewer 子代理、如何准备 SHAs 与模板，并按其反馈快速修复问题，确保每个任务、主要功能或合并符合质量要求。
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AI技能安全审计器

skill-security-auditor
alirezarezvani/claude-skills
182
该工具是一个全面的安全扫描器，用于在部署前审计AI智能体技能。它分析源代码（包括Python、Bash、JS），检测命令注入、网络数据外泄和不安全反序列化等关键漏洞。此外，它还能扫描Markdown文件以发现提示词注入攻击，并评估依赖供应链风险，最终提供明确的通过/警告/失败的判定和修复指导。
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GitHub AI 工作流安全审计

agentic-actions-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
本技能用于对包含 AI 代理（如 Claude, Gemini, OpenAI 等）的 GitHub Actions 工作流进行静态安全审计。它能深入识别 CI/CD 流程中由外部或恶意控制的输入数据流向 AI 代理提示词或系统内部的潜在漏洞和攻击向量。
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智能体工程化开发工作流

agentic-engineering
affaan-m/everything-claude-code
356
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。
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智能体文档维护指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
415
用于创建和维护项目核心的智能体指令文档（AGENTS.md）。本指南指导如何提取和组织项目所需的最小化、高信号的结构化信息，包括包管理器命令、文件级操作和项目约定，目的是为AI智能体提供最简洁、最精准的执行指引。
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AI优先工程实践模型

ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
239
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。
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配置AWS MCP服务器用于AI代理

aws-mcp-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
本指南详细介绍了为AI代理配置AWS机器能力平台（MCP）服务器的方法。它提供了两种配置选项：全功能AWS MCP服务器（支持API调用和文档搜索）和基础AWS文档MCP（仅支持文档搜索）。内容涵盖了前置条件、配置步骤、所需的IAM权限和故障排除指南，帮助用户将AWS服务无缝集成到AI工作流中。
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代码简化与重构专家

code-simplifier
sickn33/antigravity-awesome-skills
199
本技能是一个专业的代码优化助手，专注于提升代码的可读性、一致性和可维护性。它能简化复杂的代码结构，消除冗余逻辑，并遵循项目最佳实践，同时严格确保代码的任何功能和行为都不会改变。适用于代码审查、代码清理和提升代码优雅度。
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初始化智能体协作工作区

init
alirezarezvani/claude-skills
214
用于创建和配置AgentHub的协作环境。该功能允许用户定义智能体团队需要完成的核心任务，指定参与的智能体数量，并配置详细的评估标准（如指标、方向和评估命令）。它支持定量基准测试和定性LLM判别模式，是复杂AI工作流或智能体竞赛的起点。
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