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PUA调查问卷命令行工具
pua-survey
tanweai/pua
61
该工具是一个命令行别名,用于执行结构化的PUA调查问卷。它能引导用户完成调查过程,并在本地保存用户的回答数据。同时,它还负责管理配置文件的创建与更新,适用于需要与Codex/Claude Code环境集成的开发场景。
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PUA团队状态检查
pua-team-status
tanweai/pua
334
这是一个专用的Codex命令行工具别名,用于检查PUA代理或团队的运行状态。它能报告当前活跃状态、进程ID(PID)、存活时间(TTL)以及识别过时记录。主要用于命令行环境下的系统调试和监控代理健康状况。
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MDA兼容性演示(Codex CLI)
mda-compat-codex-cli
sno-ai/mda
74
此技术技能用于验证Codex CLI与由MDA源文件编译的技能的兼容性。加载此技能确认了CLI加载器能够成功解析SKILL.md格式,并遵循agentskills.io v1标准。它主要用于测试构建流程、元数据完整性,确保MDA编译与运行时摄取之间的鲁棒兼容性。
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生成与验证深度链接
agent-deep-links
ComposioHQ/awesome-codex-skills
207
该技能用于为主流代码编辑器(如VS Code、Cursor、Codex)构建、验证和排查深度链接。当用户需要点击链接跳转到应用内的特定文件、对话线程或设置时,使用此技能生成准确的、可操作的URL。
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AI技能包安装与管理
skill-installer
ComposioHQ/awesome-codex-skills
232
这是一个用于管理和安装AI技能的工具。它可以帮助用户从预设的精选列表获取技能,或直接从任何GitHub仓库(包括私有仓库)安装自定义能力。功能包括列出可用技能、安装特定模块,并支持完善的下载和Git回退机制。
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委派子代理完成任务
sub-agent
opensquilla/opensquilla
455
本技能提供了一个通用的入口点,用于将复杂的、自包含的任务委派给各种大型语言模型(如Codex、Claude Code、Pi)驱动的子代理。它适用于元技能流程图(DAG)中的步骤,执行功能创建、PR审查、代码重构或文档生成等任务。建议使用非交互式CLI模式进行可靠的后台执行。
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从代码历史中提取可重用技能
lore
specstoryai/getspecstory
342
该技能能够帮助用户将遍布各类AI代理(如Claude、Codex、Gemini等)的庞大代码历史,提取并结构化为一个持久的知识库。它通过提供可复现的工作流证据,并提供交互式界面,将这些过去的实践提炼成可重用、可安装的技能,从而构建起用户完整的智能体技能生态系统。
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循证编码工作流指南
codex-fable5
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
本技能为编码工作提供一套严谨的、循证式的操作流程。它强调在编写代码时必须遵循“先检查、记录目标、基于证据、最后验证”的完整周期。适用于复杂的开发任务、调试或需要将跨模型提示词转化为可靠、可验证的项目规则时使用,确保输出具备极高的可靠性和可追溯性。
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使用Codex CLI执行受限编码任务
codex-subagent
sickn33/antigravity-awesome-skills
355
该工具允许用户将编码、代码审查或验证等任务作为独立的子代理运行。适用于需要明确文件所有权和清晰完成定义的任务(如重构、修复或验证),无需依赖复杂的对话上下文。它在一个沙盒环境内安全运行。
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跨多智能体同步技能
distribute-skill-to-all-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
本指南详细介绍了如何在本地多个智能体(如Codex, Claude, Pi, Hermes)的技能文件夹中统一分发和同步一个技能。它涵盖了符号链接管理、标准路径和必要的同步流程,确保所有智能体都能发现最新的技能版本,并避免了常见的配置陷阱。
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创建项目文件夹上下文文档
folder-specific-claude-and-agents-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
260
用于为代码项目创建深度、本地化的上下文文档。该技能系统性地分析目标目录中的所有文件,提取项目的核心目的、开发约束、命名规范和关键决策。生成的CLAUDE.md和AGENTS.md文档能确保未来的AI智能体(如Claude或Codex)掌握项目本地化知识,从而提高其在特定领域的准确性和工作效率。
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编码代理性能对比评估
agent-eval
affaan-m/ECC
378
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。
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