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搜索 Skill ，共找到 1779 条记录
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跨站脚本漏洞深度检测

testing-for-xss-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
497
用于全面检测Web应用中的跨站脚本（XSS）漏洞。技能覆盖反射型、存储型和DOM型三种注入场景，指导测试人员识别输入点和输出上下文。通过定制化Payload，可以进行深度的安全评估，绕过各种安全过滤机制。
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架构决策记录

architecture-decision-records
affaan-m/everything-claude-code
151
这是一个用于结构化记录和管理软件架构决策（ADR）的工具。它在编码过程中自动捕获关键的架构选择，包括决策的背景、考虑的替代方案、以及带来的权衡和后果。它确保项目的“决策历史”清晰可见，帮助新开发者理解代码背后的设计哲学，提升项目可维护性。
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规则蒸馏

rules-distill
affaan-m/everything-claude-code
416
扫描已安装技能，提取跨技能的共通原则并沉淀为规则。适用于定期维护、技能盘点后补充规则，或修订、创建新的规则文件。
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SvelteKit全栈开发框架

sveltekit
sickn33/antigravity-awesome-skills
50
SvelteKit是基于Svelte开发的官方全栈框架，用于构建高性能、现代化的Web应用。它集成了文件系统路由、服务器端渲染（SSR）、静态站点生成（SSG）、API路由和表单动作等全功能，并且保持了Svelte零运行时开销的优势。适用于需要构建复杂、数据驱动的Web平台，对性能和开发体验有高要求的场景。
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MCP服务器构建指南

build-mcp-server
anthropics/claude-plugins-official
296
本技能旨在指导开发者设计和构建适用于Claude等大模型的MCP（模型上下文协议）服务器。它提供了一个全面的架构咨询流程，帮助用户进行用例分析、确定最佳部署模式（如远程HTTP、MCPB）以及选择合适的工具设计模式，实现与外部系统的无缝、健壮集成。
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示例命令技能

example-command
anthropics/claude-plugins-official
309
展示了用户调用 Slash 命令的 SKILL.md 结构与 frontmatter 配置，并说明参数解析、工具使用等流程，方便开发者复用模板。
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图谱驱动的差异分析

understand-diff
Lum1104/Understand-Anything
104
通过 understand-diff 技能将当前 git 变更与知识图谱对照，快速定位修改文件、潜在影响组件及风险，辅助评审或合并决策。
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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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生成应用商店更新日志

app-store-changelog
sickn33/antigravity-awesome-skills
326
本技能旨在根据Git提交历史自动生成用户友好的应用商店发布说明（Changelog）。它能够深度分析提交记录，自动筛选出用户可见的功能改进、修复或新增特性，将其转化为精炼、易懂、且具有宣传性的要点列表，非常适合用于填写应用商店的“新功能”或版本更新说明。
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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
302
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
410
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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