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搜索 c-pro ，共找到 3828 条记录
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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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任务问题门控机制

create-issue-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
该技能用于管理新开发或实施任务的生命周期，强制要求所有工作必须通过结构化的GitHub Issue来记录和跟踪。它要求任务必须具备明确、可测试的验收标准，只有达到“Ready”状态且标准明确，才能进入执行阶段。这有助于团队管理任务的依赖关系和开发流程，确保高质量交付。
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结构化RFC生成器

create-rfc
tech-leads-club/agent-skills
234
生成 RFC 提案文档，在重大技术或流程变更前帮助梳理背景、选项、决策准则及责任人，确保各方对齐后再推进执行。
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安全 Electron 桌面开发

electron-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
456
指导构建安全的 Electron 桌面应用，涵盖 renderer 进程隔离、预加载 IPC 白名单、electron-builder 打包、代码签名和自动更新等生产级实践。
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Kotlin Exposed ORM 最佳实践

kotlin-exposed-patterns
affaan-m/everything-claude-code
211
本指南详细介绍了使用Kotlin Exposed ORM构建健壮数据访问层的全套模式。内容涵盖DSL查询、DAO实体管理、HikariCP连接池配置、Flyway数据库迁移，以及实现经典的仓库模式（Repository Pattern），确保了代码具备高可测试性和生产级稳定性的数据访问能力。
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Kotlin高级单元测试模式

kotlin-testing
affaan-m/everything-claude-code
155
本技能详细介绍了Kotlin项目的高级测试实践。它指导用户使用Kotest框架实现各种测试模式（如FunSpec, BehaviorSpec），并通过MockK进行依赖模拟。核心涵盖TDD（红-绿-重构）工作流，确保代码质量，并利用Kover工具实现代码覆盖率分析，编写出可靠、可维护的单元测试。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
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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隐私设计原则与实现

privacy-by-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
本技能指导如何在系统架构的初始阶段集成隐私保护机制，而非事后补救。它涵盖了数据最小化、目的限制、存储限制和默认隐私等核心原则，帮助开发者确保应用符合GDPR、CCPA等全球主要法规，适用于所有涉及个人用户数据收集和处理的系统构建。
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X平台API集成：社交媒体自动化

x-api
affaan-m/everything-claude-code
319
此技能提供与X（原Twitter）平台的全面API集成，支持用户通过程序化方式发布、读取、搜索和分析推文及时间线。它涵盖了OAuth 2.0和OAuth 1.0a等关键认证模式，并提供了速率限制处理、媒体上传及构建稳定自动化机器人和集成系统的最佳实践。
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自主实验优化循环

autoresearch-agent
alirezarezvani/claude-skills
86
Autoresearch Agent 通过持续编辑目标文件、运行评估命令、保留提升指标的提交并丢弃失败结果，循环进行实验，帮助工程师优化速度、包体、提示语等可量化目标，适合长期自动化迭代。
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GTM 自动化工程

gtm-engineering
tech-leads-club/agent-skills
300
帮助创始人、RevOps 与 GTM 工程团队将人工营收流程转为可靠、可观测的自动化，梳理技术栈、规划工作流架构并在 n8n、Make、Zapier 等平台上编排 AI 代理。
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恢复自动搜索实验

resume
alirezarezvani/claude-skills
223
用于恢复已暂停或中断的自动搜索实验。该功能会自动加载完整的实验环境、配置、历史数据和代码记录。系统会总结当前最佳指标和实验模式，并引导用户选择是进行单次迭代、启动自动化循环，还是手动回顾结果。
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