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CLAUDE.md 质量审查
claude-md-improver
anthropics/claude-plugins-official
91
查找、评分并汇报仓库中的 CLAUDE.md 文件质量,识别命令、架构与关键提示的缺失,再在确认后定向补充描述,保持项目上下文的清晰、可操作。
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跨平台认证系统迁移指南
clerk-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
342
本指南详细介绍了如何将从Auth0、Firebase、Supabase或NextAuth等现有认证系统迁移到Clerk。内容涵盖用户数据导出、批量导入、更新数据库引用和重写前端/后端认证代码,确保平稳、分阶段地切换用户认证服务。
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自动化技术文档生成
code-documentation-doc-generate
sickn33/antigravity-awesome-skills
411
该技能充当专业文档专家,能够从源代码中自动提取信息,生成全面、可维护的技术文档。它能分析代码库,生成API文档、系统架构图、用户指南和技术参考等多种文档,确保文档与代码同步,适用于构建自动化文档流水线。
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技术债务分析与重构规划
code-refactoring-tech-debt
sickn33/antigravity-awesome-skills
189
这是一个专业的代码库分析工具,用于识别、量化和优先处理所有形式的技术债务,包括代码重复、架构缺陷、技术栈滞后和测试覆盖率不足。它能计算出技术债务对开发速度、维护成本和业务风险的实际影响,并输出一份具有明确投资回报率(ROI)的、分阶段的重构路线图。
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代码审查完整清单
code-review-checklist
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能提供了一份系统化的代码审查清单,帮助开发者从多个维度(如功能性、安全漏洞、性能、可读性、测试覆盖率)全面检查代码。使用它能确保代码符合最佳实践,显著提高代码库的整体质量和可维护性。
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依赖项审计与安全分析
codebase-cleanup-deps-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
该技能模拟依赖项安全专家,用于对项目依赖库进行全面审计。它可以扫描项目中的已知安全漏洞、许可证合规性问题和过时包,识别供应链风险。最终提供可操作的补救策略和详细的风险报告,确保代码库的安全性和合规性。
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技术债务分析与修复
codebase-cleanup-tech-debt
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
这是一个专业的代码库技术债务诊断工具。它能够全面扫描代码,识别代码、架构、测试和基础设施等方面的债务问题。系统会量化这些债务的影响,并生成包含ROI预估的、分阶段的优先级修复路线图。
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代码导航探索助手
codenavi
tech-leads-club/agent-skills
417
在陌生或混乱的代码库中扮演开发者侦察兵,按需查找上下文、记录于 .notebook/,协助修复故障、实现功能或理清流程,不做无根据的假设。
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CodeQL 安全扫描
codeql
trailofbits/skills
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通过规范的输出目录和数据库发现流程、定制 QL 套件以及数据扩展,自动执行 CodeQL 代码分析,定位多语言项目中的安全与质量问题,并整理 SARIF 报告。
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自动化 PR 代码评审工作流
coderabbit-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
本技能用于实现自动化 PR 代码评审流程。它能深度分析拉取请求的提交差异,根据自定义规则(如API验证、数据库查询优化)提供全面的代码走查摘要和行级评论。适用于建立完善的 CI/CD 质量门禁,确保代码质量和项目标准的一致性。
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代码兔AI集成部署指南
coderabbit-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
本技能提供了一个全面的指南,用于将 CodeRabbit AI代码审查流程部署到整个组织。它涵盖了从组织级配置到团队级规则的定制,并提供了自动化的部署脚本和分支保护策略,确保在多仓库环境中实现统一、高标准的代码质量和安全审查。
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本地AI代码预审工作流
coderabbit-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
213
使用CodeRabbit CLI将AI代码审查集成到本地开发流程中。该工作流允许开发者在提交或推送代码到远程仓库之前,对暂存或未暂存的更改运行全面的AI驱动审查。这建立了一个关键的“两层”审查机制,在本地命令行层提供即时且快速的反馈,从而显著提高代码质量和开发效率。
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