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混沌工程实验指导

conducting-chaos-engineering

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导设计混沌工程实验，依据目标选择 Chaos Mesh、Gremlin、Toxiproxy 或 AWS FIS 等工具模拟故障、注入延迟、监控指标，并分析结果提出提升服务韧性的建议。

模块化模糊测试库

trailofbits/skills

LibAFL 是 Rust 实现的模块化模糊测试库，提供可定制的突变器、反馈与调度组件，可替换 libFuzzer 处理非常规目标或用于模糊测试研究与高级定制需求。

渗透测试全面检查表

pentest-checklist

sickn33/antigravity-awesome-skills

涵盖渗透测试的目标设定、授权确认、环境准备、扫描验证、评估人员选型、方法论与报告格式等各阶段，确保漏洞发现与修复流程完整。

服务可靠性指标与目标实现

slo-implementation

sickn33/antigravity-awesome-skills

该框架提供了一套完整的服务可靠性度量体系，用于定义服务等级指标（SLIs）、服务等级目标（SLOs）和错误预算。它使团队能够量化服务可用性和延迟等关键性能指标，并通过设置明确的SLO来管理系统风险。通过跟踪错误预算，帮助团队在追求创新速度的同时，平衡系统的稳定性与可靠性。

Pymoo 多目标优化框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Python 框架，集成 NSGA-II/III、MOEA/D 等多目标与约束优化算法，支持基准问题、定制算子与帕累托前沿可视化，适合工程设计与多方案决策。

需求模糊时提问与澄清

ask-questions-if-underspecified

sickn33/antigravity-awesome-skills

当接收到的任务需求存在歧义、范围不清或关键约束缺失时，使用此技能进行系统化的需求澄清。它指导用户识别并询问目标、范围、约束条件和验收标准等关键缺失信息，确保在实际开发之前，对项目的理解达到共识，避免返工和误解。

多阶段项目蓝图规划

affaan-m/everything-claude-code

用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目，能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息，使任何协作的智能体都能无缝接手，避免跨会话的知识丢失，确保项目规划的完整性。

编码代理性能对比评估

affaan-m/everything-claude-code

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。

蓝图构建计划器

sickn33/antigravity-awesome-skills

Blueprint 将一条目标转成多步骤施工计划，每步附带独立上下文，支持多智能体协作、并行依赖洞察与审查门槛，适合需要多个 PR/会话的工程项目。

规范驱动开发

spec-driven-development

addyosmani/agent-skills

该技能要求在编写代码前先创建结构化规范，作为开发者与工程师之间的共同真理来源。适用于新项目、功能启动或需求不明确、模糊的场景。工作流程包含范围检查、目标指定、计划、任务分解及实施，每个阶段均需人工审核。它帮助将复杂需求分解为能力地图，确保编码前需求清晰。

生成结构化PR描述

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能通过分析Git提交历史，自动生成结构清晰、客观的Pull Request（PR）描述。它能智能按功能领域分组变更内容，并自动填充摘要、技术说明和系统影响，极大地提升PR文档的专业度和一致性，减少人工编写的精力。

目标完整性与对齐协议

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个目标完整性治理协议，用于确保AI在执行复杂、多阶段任务（如API开发、数据持久化）时，能够严格保持与用户原始目标的对齐。它通过生成目标合同、阶段检查和最终审计等结构化事件，强制设置关键检查点，有效防止流程中的“目标偏离”。

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