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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
390
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
73
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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清理Lovable脚手架并优化项目
lovable-cleanup
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能旨在指导开发者清理使用Lovable工具创建的Vite + React项目。它系统性地移除所有脚手架、品牌痕迹、占位符资产、生成文档以及多余的依赖包。最终目标是确保代码库是干净、可独立部署且完全属于开发者的。
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设计模式深度解析:从巨石到微服务
patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份关于现代可扩展分布式系统架构的综合参考指南。内容涵盖了CQRS、事件溯源、Saga模式、断路器等高级设计模式,为微服务架构的迁移和实现高可用性提供了最佳实践和详细指导。
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系统规模基准与容量规划
scale-benchmarks
sickn33/antigravity-awesome-skills
281
这是一份系统架构师的参考指南,提供了用于估算系统资源的定量基准和公式。内容涵盖用户量级到RPS的转换、存储和带宽估算、主流技术(数据库、消息队列)的扩展性限制,以及从1K到10M DAU的容量规划,是设计高可用、可扩展系统的必备知识。
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系统安全加固检查清单
security-checklist
sickn33/antigravity-awesome-skills
163
这是一份全面的系统安全加固参考文档,涵盖了现代应用从网络架构、API设计、数据存储到合规性要求的最佳实践。它指导开发和运维团队,从身份验证、数据加密到漏洞防护,确保系统具备行业顶级的安全防护能力。
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技术选型决策矩阵
tech-matrix
sickn33/antigravity-awesome-skills
267
本文档提供了全面的技术选型决策矩阵,涵盖了现代系统架构中的核心组件,包括数据库(SQL/NoSQL)、缓存、消息队列和API协议。它帮助架构师根据具体的业务场景、扩展性要求和架构模式,选择最优的技术方案。
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React容器/展示组件生成器
react-container-presentation-component
github/awesome-copilot
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这是一个用于创建React组件的工具,强制遵循业界标准的容器/展示(Container/Presentation)模式。它会自动搭建完整的组件文件结构,包括TypeScript、Storybook和SCSS样式,并根据组件的性质(UI或功能)进行分类,确保代码规范和可维护性,适用于构建可扩展的组件库。
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AccInt智能体记忆循环解决
accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能利用AccInt的内存组件协议(MCP),帮助编程智能体管理复杂的编码任务生命周期。它能系统地检索历史经验、解决中间推理框架,并用实际证据(如通过测试、合并成功)正式记录任务的最终结果,确保开发流程的连贯性和可靠性。
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安卓命令行开发工具
android-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于管理整个安卓开发生命周期的综合命令行工具。它允许用户通过命令行创建项目、管理SDK包、与模拟器和设备交互、运行详细测试、检查UI布局,并查询官方安卓文档,是专业安卓开发者的核心工具。
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循证编码工作流指南
codex-fable5
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本技能为编码工作提供一套严谨的、循证式的操作流程。它强调在编写代码时必须遵循“先检查、记录目标、基于证据、最后验证”的完整周期。适用于复杂的开发任务、调试或需要将跨模型提示词转化为可靠、可验证的项目规则时使用,确保输出具备极高的可靠性和可追溯性。
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简洁高效的编码与表达
sharp-coder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能结合了“思考”(THINK)和“表达”(SPEAK)两个层面。THINK层确保代码具备极简、外科手术式的精度和严谨的工程纪律;SPEAK层则能根据需求,将文字描述压缩到最高效的程度,实现信息密度最大化。适用于需要极度简洁和高精度代码输出的场景。
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