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Skill UI

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代码组件解读

understand-explain
Lum1104/Understand-Anything
195
根据 understand-explain 的流程，为特定文件、函数或模块提供层级、结构与数据流的逐步解析，帮助开发者快速掌握代码作用与上下游关系。
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入职引导指南生成器

understand-onboard
Lum1104/Understand-Anything
95
通过知识图谱自动生成项目入职引导，从架构层次、关键文件到学习路径全面呈现核心信息，并标出复杂热点，帮助新成员快速适应。
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C/C++调试与核心转储分析助手

gdb-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
该技能专为AI代理设计，用于C/C++程序的深度调试。它通过gdb-cli处理核心转储和实时进程，能够综合分析运行时状态与源代码上下文。核心功能包括排查程序崩溃、死锁、内存泄漏等复杂系统级问题。
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Tubeify自动视频剪辑

tubeify
davepoon/buildwithclaude
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Tubeify通过API自动清除录制中的间隙和口头语，自动化剪辑生成可直传的成品视频，适合省时的YouTube创作者。
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自主DevSecOps治理编排器

aegisops-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的DevSecOps治理工具，集成了先进的AI推理能力，用于软件开发生命周期（SDLC）中的关键审计。它能够对Linux内核补丁进行内存安全漏洞检测，分析Terraform计划以防范云成本超支，并根据自然语言需求生成最少权限的K8s配置，实现系统级的安全与财务合规性保障。
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聚焦功能修复流程

focused-fix
alirezarezvani/claude-skills
291
提供界定范围、梳理依赖、诊断问题、修复与验证的五阶段流程，适合需要全模块深入排查的功能失效场景。
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GitHub命令行开发工具

github
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导如何使用 `gh` 命令行工具与 GitHub 进行深度交互。内容涵盖管理 Issues、检查 Pull Request 状态、查看和调试 CI 工作流运行记录，以及通过 GitHub API 执行高级数据查询。适用于自动化 DevOps 流程和命令行环境下的故障排查。
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SwiftUI/Tuist macOS 菜单栏应用开发

macos-menubar-tuist-app
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南为使用SwiftUI和Tuist构建及维护macOS菜单栏应用的架构蓝图。它强调严格的分层架构和职责分离，指导开发者将网络请求、状态管理和UI视图分离到各自可测试的组件中，确保应用具备高度的稳定性和可扩展性。
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SwiftPM macOS应用打包（无需Xcode）

macos-spm-app-packaging
sickn33/antigravity-awesome-skills
414
本工具集提供了一套完整的流程，用于构建、签名和打包基于 SwiftPM 的 macOS 应用，而无需依赖 Xcode 项目。它指导用户完成从项目初始化、构建、运行到代码签名、公证（Notarization）和生成更新清单（Appcast）的全周期发布流程，适用于需要自动化和标准化的软件发布场景。
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AI代码精简与范围控制

moyu
sickn33/antigravity-awesome-skills
148
该技能充当一个防过度工程的护栏，指导AI代码代理严格控制修改范围，确保代码的极简性。它强制AI只修改用户明确指定的文件和代码行，避免添加不必要的抽象层、未经请求的重构或超出范围的修改。适用于需要最简单、最直接解决方案，不希望AI过度“努力”的情况。
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编排大规模代码重构

orchestrate-batch-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个系统化的流程，用于安全地执行跨越多个文件或子系统的大规模代码重构。它首先进行并行、依赖感知的分析，构建完整的工作图谱，然后将任务分解为独立的“工作包”。这些工作包由专业子代理分步、受控地执行，确保整个重构过程具备严格的依赖管理和行为一致性。
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项目技能审计与推荐

project-skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义，来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式，或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能，确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致，从而提升项目的执行准确性和效率。
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