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Hugging Face Hub模型与数据集管理

hf-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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Hugging Face API 工具构建器

huggingface-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
这是一个用于构建可重用命令行工具的技能，专门用于与Hugging Face API交互。它可以帮助用户实现复杂的、自动化的数据流程，通过链式调用和管道处理，从模型、数据集等资源中获取、丰富和处理数据，适用于构建高级数据管道和自动化任务。
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
254
本指南为开发者提供了在Hugging Face Spaces上使用ZeroGPU硬件运行AI演示和计算任务的最佳实践。内容涵盖了如何正确使用`@spaces.GPU`装饰器、配置运行时配额和持续时间，并详细解释了ZeroGPU特有的CUDA可用性模型和进程隔离规则，确保ML模型部署的准确性和高效性。
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HyperExecute云测试执行操作器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于管理基于HyperExecute的端到端云测试执行流程。它能实现项目分析、生成和本地验证YAML配置，运行命令行作业，并提供详细的故障调试能力。适用于需要将复杂、大规模、自动化云测试无缝集成到CI/CD流水线的场景。
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根据需求文档实现功能

implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本技能指导用户按照结构化的流程，根据产品需求文档（PRD）或问题列表实现新功能。它强调遵循最佳实践，如测试驱动开发（TDD）、定期进行类型检查和完整的测试套件运行，并通过正式的代码审查完成交付。
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JUnit 5 Java单元测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在帮助开发者生成生产级别的Java单元测试和集成测试。它全面涵盖了JUnit 5的各项高级特性，包括详细的断言、参数化测试、Mockito模拟以及生命周期管理，确保您的Java代码拥有高质量、高覆盖率的测试体系。
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语义等价代码对比

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sickn33/antigravity-awesome-skills
290
该技能用于深度对比两套代码版本，验证其是否具备语义等价性，而不仅仅是简单的语法差异。它通过半形式跟踪技术，在共享规范和边界条件下并行追踪代码，帮助用户确认重构、重写或迁移后的代码行为是否意外改变，从而判断是否破坏了原有逻辑。
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代码执行流程跟踪解释

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sickn33/antigravity-awesome-skills
396
这是一个用于生成代码指定输入场景的详细、分步、跨过程执行跟踪的技能。它能够解析命名歧义、追踪类型转换，并高亮显示非显而易见的行为。当用户对代码的实际运行过程感到困惑时，可以使用本工具进行深入分析，从而清晰地分辨出实际执行路径和用户假设之间的差异。
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逻辑全自动审计与修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills
133
这是一个用于项目级的自主审计与修复流程，能够系统性地检查代码库的逻辑健康度。它包含健康度检查、深度代码审查、定位差异点、生成修复建议以及差异验证等多个阶段，旨在循环迭代，直至代码逻辑完全干净。适用于需要解决整个项目深层、系统性Bug的场景。
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故障根源定位与半形式追溯

logic-locate
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
当用户提供已确认的故障信息（如堆栈跟踪、断言失败或错误信息）时，本技能将执行半形式追溯。它通过“后向追溯到起点，再向前确认症状”的流程，系统性地定位代码中的根源缺陷，并生成包含前提、追迹和修复建议的结构化故障报告。
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逻辑缺陷半形式跟踪分析

logic-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
217
该技能用于查找单个文件或函数中的复杂逻辑缺陷。它采用半形式执行跟踪方法，系统地将潜在缺陷分解为五个步骤：前提（预期状态）、追踪（执行路径）、偏差（实际偏差）、触发（复现用例）和修复（解决方案）。适用于用户怀疑代码有误，但无法给出具体失败点的场景。
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发现、审计与设计AI循环

loop-library
alirezarezvani/claude-skills
233
本库提供了一套全面的AI循环（Loop）管理框架。用户可以通过分析代码库或工作历史来发现可重复的自动化工作流程。系统能够帮助用户推荐现有模板，诊断和修复缺陷，适应参数，或设计全新的、鲁棒的自动化流程，确保所有工作流都有明确的触发、验证和终止条件，防止无限循环。
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