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惯例Git分支命名规范

conventional-branch

github/awesome-copilot

本指南详细介绍了如何遵循“惯例分支”规范来命名Git分支。它定义了标准化的分支类型（如feature/、bugfix/、hotfix/），并制定了严格的命名规则（全小写、使用kebab-case），确保所有开发人员在创建、命名或检查分支时遵循统一、清晰的标准，从而极大地提高项目代码的可追溯性和团队协作效率。

算法设计先行校验

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能强制执行“算法先行”的开发纪律。在使用循环、查询、递归等写复杂代码前，必须首先明确并声明时间复杂度（Big-O）、所需数据结构和核心算法族群。它是一个关键的性能守门员，用以防止常见的O(n²)复杂度、N+1查询和蛮力实现错误，极大地提高了代码的健壮性和效率。

Nextflow：数据工作流管道构建

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Nextflow是一个用于构建可复现、可移植、可扩展数据管道的工作流语言。它尤其在生物信息学领域占主导地位。本技能涵盖了完整的生命周期管理，包括使用DSL2编写模块、配置容器化环境、扩展到HPC或云端，以及运行和调试复杂的科学工作流。

语义模型下游依赖关系分析

lineage-analysis

data-goblin/power-bi-agentic-development

该工具用于追踪核心语义模型到所有连接报表和资产的下游依赖链。适用于模型修改前的影响评估、审计模型使用情况，或绘制跨工作区的完整数据依赖图。帮助数据分析师了解模型对整个报告层的潜在影响范围。

AI智能体协作基座构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Mailtrap邮件发送配置与集成

mailtrap-sending-emails

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能详细指导开发者如何配置和集成Mailtrap进行实时邮件发送。涵盖了通过Email API（REST）和SMTP协议两种主要方式。内容解释了事务性（通知类）、群发（营销类）和批量发送等不同邮件流的用法，并提供了最佳实践和具体的API端点，帮助用户完成邮件发送流程的开发与调试。

输入边界数据验证协议

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本协议旨在为所有数据入口（如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等）建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程：边界检测、信任分类、强制过滤（类型校验、模式校验、清洗）和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化，从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。

前端 Lighthouse CI 性能门控

frontend-lighthouse

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本技能用于在持续集成（CI）流程中设置性能门控。它能够强制执行 Core Web Vitals（如LCP、CLS、INP）预算和最佳实践得分，确保每个生产构建都能达到预设的性能标准，有效防止应用性能在开发过程中发生退化。

代码注释规范化与润色

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在专业化地润色和规范化代码，负责重写非专业的注释、过时的文档和格式不一致的部分。它通过清理代码风格（如缩进、空白）和修正文档结构，将代码提升到专业级别，但核心原则是绝不改变代码的原始运行逻辑和行为。

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