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多智能体并行开发工作流编排

antigravity-agent-manager
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本指南提供了一份完整的操作手册，指导用户使用独立的Antigravity 2.0 Agent Manager和IDE协同工作。它帮助开发者建立双工作区环境，协调多功能AI代理（如前端、后端、QA等）在同一代码库的不同模块上进行并行开发，从而显著提高开发效率并管理复杂的代码冲突。
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捕获Git差异用于工作流自动化

git-diff
opensquilla/opensquilla
390
该技能提供了一个直接、快速的Shell调用，用于捕获当前的Git差异（包括暂存区、工作区或特定文件列表）作为原始文本。它旨在取代仅执行'git diff'命令的LLM智能体步骤，大幅提高需要分析仓库状态的CI/CD工作流和元步骤的效率。
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GitHub CLI 仓库自动化工具

github
opensquilla/opensquilla
147
使用GitHub CLI (`gh`)实现与GitHub仓库的自动化交互。它允许用户通过命令行操作，实现拉取请求（PRs）的管理和审查、Issues的创建和分类、CI/工作流状态的检查，以及执行复杂的API查询，是DevOps和自动化脚本的必备工具。
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代码库架构三视图生成

meta-diagram-triangulation
opensquilla/opensquilla
119
该元技能用于扫描指定代码库路径，提取模块依赖和热点文件。它能智能识别出最合适的架构图类型（如类图、时序图、组件图等），并同时生成PlantUML源代码和可编辑的draw.io XML格式。最后，将所有产物整合到一个Word文档中，实现代码到文档的完整三视图输出。
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堆栈跟踪错误诊断工具

meta-stack-trace-investigator
opensquilla/opensquilla
461
当用户提供堆栈跟踪、运行时错误或失败日志时，此工具会自动启动多阶段调查流程。它不仅能结构化解析错误信息，还会系统性地搜索代码库历史、相关Issue和代码差异，将所有证据汇集到一个结构化的调查报告中，帮助用户快速定位问题根源并解决Bug。
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AI技能包安装与管理

skill-installer
ComposioHQ/awesome-codex-skills
176
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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从源码提取设计系统

stitch-extract-design-md
google-labs-code/stitch-skills
417
该技能能够分析任何前端代码库（如React, Vue, Svelte, Tailwind等），从源码文件中提取完整的设计系统文档。它无需运行或构建应用，即可准确地提取颜色、排版、间距、组件模式等视觉元素。非常适用于进行设计审计、记录项目视觉语言或将现有设计系统迁移到设计工具中。
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渲染静态标题卡图片

title-card-image
opensquilla/opensquilla
374
用于生成视频开场或片尾的静态标题/结尾卡片PNG。用户可输入主标题和副标题，并设置背景色和尺寸。该工具使用Pillow库进行渲染，支持中文智能换行和字体回退机制，适用于可靠的媒体内容生产流程。
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本地UI变体对比与精简

unship
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Unship是一个本地工作流，用于帮助前端开发者在运行的本地应用环境中，对比多个AI生成的UI变体（如布局、文案或流程）。它在源代码中添加临时选项，让用户进行视觉判断。选择确定后，该技能会自动移除所有未使用的临时代码和数据属性，确保最终代码库的纯净和可部署性。本工具仅用于本地迭代，不适用于生产环境的A/B测试。
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从代码历史中提取可重用技能

lore
specstoryai/getspecstory
319
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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偏差提炼与合约条款构建

atlas-ledger
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
Atlas Ledger是项目知识的“记忆库”和“治理助手”。当系统或流程出现偏差（即“漂移”）时，它会自动捕获这些错误，并将这些经验教训提炼成结构化的“何时/不应何时/替代方案”条款。这些条款被永久记录下来，用于增强后续的合同约束力，实现知识的系统化沉淀和流程的自我优化。
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通过Git验证代理声明的真相

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能作为关键的质量门控，用于验证AI代理声称的“完成”状态。它不依赖代理的叙述，而是通过调用DOS核心工具，对比提交记录和git历史，确保声称的功能或修复确实已经在代码库中实现，从而提高AI工作流的可靠性。
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