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Semgrep 安全规则编写指南

semgrep-rule-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
这是一个用于创建和完善自定义 Semgrep 规则的专业指南。它详细介绍了如何编写高质量、高精度的静态分析规则，用于检测代码中的安全漏洞、潜在的程序缺陷，并确保代码符合最佳工程实践。核心方法包括“测试优先”和使用污点分析（Taint Mode）。
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卡帕蒂LLM编码指南

andrej-karpathy
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察，旨在指导用户在使用大语言模型（LLM）进行代码编写、代码审查或重构时，避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设，并定义可验证的成功标准，从而提升代码的简洁性和健壮性。
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会话上下文与延续性管理

context-agent
sickn33/antigravity-awesome-skills
211
这是一个用于维护长周期、多阶段项目的上下文记忆代理。它能自动捕获并总结每次会话的讨论要点、技术决策、遗留任务和修改文件，并在新会话开始时生成详细的“会话简报”，确保用户始终处于项目的最新状态，实现工作流的无缝衔接。
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功能实现流程

implement-feature
davepoon/buildwithclaude
159
依据既定规格设计架构、编码并编写测试，执行多个签入和交付检查点，确保功能实现清晰交接。
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Perl安全编码与安全模式

perl-security
affaan-m/everything-claude-code
389
本指南全面收录了Perl开发中的核心安全模式，旨在防御SQL注入、跨站脚本(XSS)、路径穿越和命令注入等常见漏洞。内容涵盖Perl的污点模式（Taint Mode）、严格的白名单输入验证、安全文件操作以及外部命令执行的最佳实践，助力构建健壮可靠的应用程序。
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端到端验收流程编排

acceptance-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
118
该技能作为一个状态机，用于编排完整的编码生命周期。它负责从需求接收、代码实现、代码审查、部署，直到最终的验收验证。核心流程着重于证明“完成标准（DoD）”，确保开发过程的每一步都有结构化的证据和明确的停机/升级点，极大地减少人工干预。
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闭环端到端交付流程

closed-loop-delivery
sickn33/antigravity-awesome-skills
339
适用于需要端到端完成的复杂编码任务。它管理从编写代码、本地测试、整合代码评审反馈、到开发环境部署和最终运行时验证的完整流程。确保交付物符合明确的“完成定义”（DoD），实现持续迭代确认，无需人工进行重复的手动推动。
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AI治理引擎：安全可靠的开发流程

yes-md
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁（如文件备份、影响范围检查），要求所有诊断和结论必须基于确凿证据，有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复，确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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AI编程会话根因分析

analyze-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于对AI辅助的编程会话进行深度事后分析。它不仅报告发生了什么，更深入挖掘问题发生的根本原因（如需求模糊、代码库限制或AI错误），识别范围漂移和重构模式，并提供证据支持的建议，帮助用户优化提示词、提升代码库健康度和未来协作流程。
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AI驱动的端到端Web测试

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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多智能体代码编排系统

claude-devfleet
affaan-m/everything-claude-code
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该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。
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