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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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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
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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AI智能体协作基座构建

ecl-harness-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
343
用于设计和审计AI智能体协作所需的工程基座（Harness）。该技能负责建立变更追踪、Lint检查、CI/CD门禁和文档标准化等关键基础设施，确保代码仓库是所有智能体唯一的可靠信息来源。适用于建立复杂的开发工作流。
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AccInt智能体记忆循环解决

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
该技能利用AccInt的内存组件协议（MCP），帮助编程智能体管理复杂的编码任务生命周期。它能系统地检索历史经验、解决中间推理框架，并用实际证据（如通过测试、合并成功）正式记录任务的最终结果，确保开发流程的连贯性和可靠性。
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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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GitHub Actions 安全加固审计

github-actions-hardening
github/awesome-copilot
214
本技能专注于对GitHub Actions工作流文件的安全审计和加固。它着重于Actions特有的威胁模型，能够发现通过 `${{ }}` 插值导致的脚本注入、触发器相关的权限升级，以及确保CI/CD流程遵循最小权限原则。适用于审核、加固或安全地构建工作流，防止来自不可信输入和供应链的攻击。
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命令行API交互演示

lark-demo
larksuite/cli
157
本技能是一个演示示例，展示了如何通过命令行工具（CLI）与外部API和系统服务进行交互。它涵盖了获取API文档信息和查询消息列表等自动化流程，适用于学习和测试不同API的调用方法。
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数据管道规范生成器

data-pipeline-spec
mohitagw15856/pm-claude-skills
451
此技能旨在生成完整、结构化的数据管道（ETL/ELT）规范。它涵盖了数据来源、转换逻辑、目标数据仓库、服务等级协议（SLA）和数据质量规则等所有关键环节。适用于数据流程设计、架构文档编写，或需要将数据管道规划交由工程团队实现时使用。
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系统架构设计与面试准备

system-design-interview
mohitagw15856/pm-claude-skills
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这是一个用于设计大规模分布式系统的全流程框架。它指导用户系统性地构建架构方案，从明确功能和非功能需求、进行容量估算，到深入设计核心组件、数据流，并分析关键的技术取舍和权衡。
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安卓UI流程自动化测试

android-ui-journey-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
116
用于执行基于XML定义的安卓应用端到端（E2E）用户流程测试。它通过解析用户旅程XML，顺序模拟用户交互（点击、滑动、输入）并执行状态断言，从而验证应用的完整功能。最终生成标准的JSON报告，适用于自动化测试和QA流程。
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Power BI自定义视觉开发工具

powerbi-custom-visuals
data-goblin/power-bi-agentic-development
398
本指南详细介绍了使用pbiviz工具链开发专业、交互式、可分发Power BI自定义视觉的完整流程。内容涵盖从项目搭建、使用TypeScript实现核心视觉类、构建格式模型、实时预览，到最终的打包、认证和发布到AppSource的全生命周期开发实践。
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复杂Bug诊断与排查流程

diagnosing-bugs
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
本技能提供一套结构化的多阶段调试工作流，用于诊断复杂的软件Bug和性能回归。它强调了在提出任何假设之前，必须首先构建一个紧密、确定性的反馈回路。流程包括重现故障、缩小最小重现范围和生成可操作的假设。
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