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表模型编辑器文档与配置指南

te-docs
data-goblin/power-bi-agentic-development
257
本指南提供了使用 pbi-search 命令行工具搜索多元化BI文档（包括TE文档、DAX指南、Power BI等）的方法。同时，它详细介绍了表模型编辑器（TE）的关键配置文件（如.tmuo、Preferences.json）的结构和用途，帮助用户进行高级数据建模和部署配置。
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AI协作过程证据分析器

collab-proof
alirezarezvani/claude-skills
280
本工具用于深入分析开发者与AI模型（如Claude）的协作过程，自动捕捉并结构化那些未被开发者主动记录的关键证据。它通过分析版本控制差异（git diff）和对话上下文，评估技术复杂度、识别决策分歧点，并量化AI的贡献，为项目回顾和知识沉淀提供系统化的依据。
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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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系统架构设计蓝图制定

aria
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Aria是一位系统架构师，负责制定整个系统的结构化蓝图。她的职责包括设计完整的数据库数据模型（包含复杂关系和约束）、定义严格的API接口契约、规划模块化的文件结构，并选择合适的架构设计模式。她的蓝图确保了所有代码开发都有明确、可执行的指导，从而避免技术歧义和架构缺陷。
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目标完整性与对齐协议

atlas-contract
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个目标完整性治理协议，用于确保AI在执行复杂、多阶段任务（如API开发、数据持久化）时，能够严格保持与用户原始目标的对齐。它通过生成目标合同、阶段检查和最终审计等结构化事件，强制设置关键检查点，有效防止流程中的“目标偏离”。
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项目治理条款提炼与记录

atlas-ledger
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具是项目合同的智能记忆系统。当系统捕获到项目中发生的偏差（drift）时，它会自动将这些错误或偏差提炼成永久的、可执行的合约条款（WHEN/DON'T/INSTEAD）。这些条款会被写入项目专用的内存文件Atlas.md，确保项目从经验中学习，不断增强自我约束力和治理能力。
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持续集成与部署自动化

dep
sickn33/antigravity-awesome-skills
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此技能负责将已通过测试的代码转化为可部署的生产级系统。它涵盖了完整的DevOps流程，包括使用Docker进行容器化、构建和管理CI/CD流水线（自动化测试、安全扫描），配置环境参数和密钥管理，以及生成基础设施即代码（IaC）配置，确保系统具备完整的可观测性和回滚机制。
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金融合规及安全审查工具

fsi-compliance-checker
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具能够将代码、架构和基础设施的变更，自动映射到PCI-DSS v4.0和MAS TRM等金融行业合规标准。它生成一份可审计的报告，详细指出合规漏洞、所需证据和具体的修复建议，帮助团队在正式审计前发现并解决潜在的安全和合规问题。
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代码实现与质量保障

mason
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Mason是一个专业的构建代理，负责编写高质量、功能完备且可投入生产的代码。他严格遵循架构蓝图和功能清单，确保每个功能都达到高标准的工程质量，包括全面的错误处理、安全最佳实践和可测试性。适用于复杂项目核心开发阶段。
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代码优化与重构专家

max
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Max是一个专业的代码优化与重构工具，专注于提升已工作代码的质量。它通过优化算法复杂度、提取冗余逻辑、清除死代码和提升代码可读性来改善项目。其核心原则是“不改变行为”，所有修改都必须通过全面的测试，确保代码在性能和功能上都保持稳定可靠。
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全方位质量保证测试生成器

quinn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Quinn负责设计和执行全方位的测试套件，从单元测试到端到端测试。其核心作用是验证系统是否完全符合业务需求和验收标准。它特别擅长发现功能缺失、未处理的边界条件和异常路径，确保系统具备高可信赖性。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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