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静态图片转视频（AI失败回退）

video-still-animator
opensquilla/opensquilla
453
该技能可以将单张静态图片（PNG/JPG）通过Ken-Burns缩放平移效果，生成一段短视频。它主要设计用作自动化视频工作流的可靠回退机制。当上游AI视频生成步骤因内容审核失败（如面部识别或音频安全问题）时，此动画生成器可以确保生成一个有效的占位符片段，从而保证下游的合并步骤能够顺利完成最终成品，维持创作流程的连续性。
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网站构建器预览链接修改器

wb-preview-url-modifier
webiny/webiny-js
173
这是一个强大的网站构建器（Website Builder）扩展点，允许开发者将自定义查询参数注入到所有实时预览 URL 中。这对于集成复杂的业务逻辑至关重要，例如添加签名的访问令牌、租户标识符或功能开关。它支持异步操作，可用于获取远程授权令牌，确保预览链接的定制化和安全性。
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Webhooks API抽象与工具集

webiny-api-webhooks-catalog
webiny/webiny-js
314
本模块是Webiny框架提供的综合性Webhook抽象和工具集。它涵盖了事件载荷（Payload）、核心Webhook模型、交付机制，以及Webhook调度器（Dispatcher）和工厂（Factory）等核心服务。功能包括事件路由、数据验证和安全签名，适用于构建复杂的后端API事件驱动型集成系统。
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Power BI语义模型C#脚本编程

c-sharp-scripting
data-goblin/power-bi-agentic-development
157
本技能提供专业的指导，使用C#脚本连接和操作Power BI语义模型。用户可利用该功能实现模型的自动化管理，包括批量更新度量值、创建计算组、管理行/列级安全设置、以及通过TOM API查询和修改模型元数据。
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表模型编辑器文档与配置指南

te-docs
data-goblin/power-bi-agentic-development
257
本指南提供了使用 pbi-search 命令行工具搜索多元化BI文档（包括TE文档、DAX指南、Power BI等）的方法。同时，它详细介绍了表模型编辑器（TE）的关键配置文件（如.tmuo、Preferences.json）的结构和用途，帮助用户进行高级数据建模和部署配置。
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TMDL文件编写与编辑指南

tmdl
data-goblin/power-bi-agentic-development
120
提供关于在PBIP项目中直接编写和编辑TMDL（表模型定义语言）文件的专业指导。当无法使用专业工具（如Tabular Editor CLI或Power BI Desktop）时，适用于快速进行文本级的修复（如描述、格式字符串或添加度量值），尤其是在Git工作流或手动调整场景。
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从代码历史中提取可重用技能

lore
specstoryai/getspecstory
319
该技能能够帮助用户将遍布各类AI代理（如Claude、Codex、Gemini等）的庞大代码历史，提取并结构化为一个持久的知识库。它通过提供可复现的工作流证据，并提供交互式界面，将这些过去的实践提炼成可重用、可安装的技能，从而构建起用户完整的智能体技能生态系统。
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项目流程智能协调器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
246
这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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代码优化与重构专家

max
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
Max是一个专业的代码优化与重构工具，专注于提升已工作代码的质量。它通过优化算法复杂度、提取冗余逻辑、清除死代码和提升代码可读性来改善项目。其核心原则是“不改变行为”，所有修改都必须通过全面的测试，确保代码在性能和功能上都保持稳定可靠。
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全方位质量保证测试生成器

quinn
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
Quinn负责设计和执行全方位的测试套件，从单元测试到端到端测试。其核心作用是验证系统是否完全符合业务需求和验收标准。它特别擅长发现功能缺失、未处理的边界条件和异常路径，确保系统具备高可信赖性。
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根据事实证据验证智能体声明

dos-verify-done-claims
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当AI智能体声称完成了某个任务（如“已完成”、“已发布”），该声称需要经过独立、客观的证据验证。本技能通过调用DOS内核，结合git历史和提交的实际差异（diff），来判断智能体的声明是否与代码的真实变化和版本控制记录一致。它提供了一个非LLM、确定性的质量门控机制，确保只基于不可伪造的证据来确认工作状态。
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AI智能体协作基座构建

ecl-harness-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于设计和审计AI智能体协作所需的工程基座（Harness）。该技能负责建立变更追踪、Lint检查、CI/CD门禁和文档标准化等关键基础设施，确保代码仓库是所有智能体唯一的可靠信息来源。适用于建立复杂的开发工作流。
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