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使用Codex CLI执行受限编码任务

codex-subagent
sickn33/antigravity-awesome-skills
355
该工具允许用户将编码、代码审查或验证等任务作为独立的子代理运行。适用于需要明确文件所有权和清晰完成定义的任务（如重构、修复或验证），无需依赖复杂的对话上下文。它在一个沙盒环境内安全运行。
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智能体技能：开发完整指南

effective-agent-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
本文全面介绍了智能体技能（Agent Skills）的概念和实践，提供了一个结构化的知识库，用于为大语言模型（LLMs）提供可控的流程、工作流和工具。详细介绍了SKILL.md文件的结构、高效的三阶段加载机制，以及如何编写能力型和流程型技能。适用于构建和优化复杂的智能体应用。
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提示词安全护栏编辑

fable-safe-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
当用户的本意良好的提示词被AI安全分类器误判为违规时，使用此工具。它能通过对提示词中敏感的特定短语进行最小化的、抽象化的重写，降低误报率，确保提示词既安全合规，又保留了原有的核心目的和意图。适用于学术研究或防御性测试的提问场景。
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创建项目文件夹上下文文档

folder-specific-claude-and-agents-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
260
用于为代码项目创建深度、本地化的上下文文档。该技能系统性地分析目标目录中的所有文件，提取项目的核心目的、开发约束、命名规范和关键决策。生成的CLAUDE.md和AGENTS.md文档能确保未来的AI智能体（如Claude或Codex）掌握项目本地化知识，从而提高其在特定领域的准确性和工作效率。
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Go代码安全重构专家

golang-refactoring
samber/cc-skills-golang
232
该技能旨在指导Go代码库进行安全、系统化、大规模的重构。它确保所有结构性变更都不会改变可观察的行为，遵循严格的流程：分析代码影响范围、加强测试安全网、应用小步工具驱动的转换，并通过分阶段的PR提交原子性变更。适用于优化大型函数、修复代码异味、重命名包或进行复杂的Go架构改进。
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极简主义代码编写指南

minimalist
alirezarezvani/claude-skills
275
本技能旨在强制执行最高效的代码编写实践，确保代码简洁、直接。它遵循“效率阶梯”（如YAGNI、重用代码、标准库等），以防止过度设计、不必要的抽象和冗余代码。当用户追求最高效率和最精简代码时使用。
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代码API精确验证

strict-api
alirezarezvani/claude-skills
328
本技能作为一个代码编写前的现实检查层，用于确保所有API调用、导入和方法访问都确实存在于用户当前运行的特定版本中。它能有效防止由于模型“幻觉”或错误假设而导致的运行时错误，从而保证代码的准确性和可靠性。
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验证架构决策记录图谱完整性

adr-verify
ruvnet/ruflo
450
该工具用于验证架构决策记录（ADR）图谱的完整性。它检查是否存在悬空引用（指向不存在的ADR）、超集循环依赖（A supersedes B 且 B supersedes A）或状态不匹配问题。建议在ADR导入后或CI流水线中使用，确保图谱数据健康。
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编码代理性能对比评估

agent-eval
affaan-m/ECC
378
本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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基于证据的组件配置规划

agent-sort
affaan-m/ECC
72
该工具根据项目代码库的实际证据，生成精确的组件目录（ECC）安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包，而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”（DAILY）和“库/参考”（LIBRARY）两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集，优化开发环境的纯净度和效率。
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智能体工程化开发工作流

agentic-engineering
affaan-m/ECC
204
本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。
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AI优先工程实践模型

ai-first-engineering
affaan-m/ECC
248
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制，确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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