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结构化PDF操作工具

pdf-toolkit
opensquilla/opensquilla
495
本工具包提供确定性的程序化PDF操作能力。功能包括从PDF中提取结构化的文本和表格，合并多个PDF文件，按页范围拆分文档，使用JSON数据填写表单字段，以及利用ReportLab从零生成新的PDF文件。适用于需要精确、字节级控制的自动化工作流。
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自动化PR代码审查与CI修复

pr-review-ci-fix
ComposioHQ/awesome-codex-skills
89
利用Composio CLI自动化GitHub和GitLab的PR审查和CI修复流程。它能自动获取代码差异、分析失败的CI日志，并在PR中发布结构化的内联评论，并循环执行修复、推送和重新运行检查，直到代码通过所有测试，极大地提高了代码质量和开发效率。
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Sentry错误诊断与问题分类

sentry-triage
ComposioHQ/awesome-codex-skills
465
该工具用于自动化诊断Sentry捕获的生产环境错误。通过Composio CLI，它能自动拉取完整的Issue详情、堆栈跟踪、事件和怀疑的提交代码。它能将堆栈帧映射到本地源代码，帮助开发者无需手动复制粘贴即可快速定位问题、提出修复方案，并对问题进行分类。
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技能元计划校验工具

skill-creator-linter
opensquilla/opensquilla
251
该工具用于在技能元文件注册前，对候选技能进行全面的结构和逻辑校验。它执行G1结构规则检查（解析、引用、模板变量）和G2调度器干运行，确保工作流的确定性、引用正确性以及模板变量的正确解析，最终输出详细的JSON诊断报告。
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技能提案管理系统

skill-creator-proposals
opensquilla/opensquilla
372
这是一个内部工具，用于管理技能（meta-skill）的完整提案生命周期。它支持原子性写入新技能提案、列出提案状态，并在通过严格的门限测试（如 lint、烟雾测试和端到端测试）后，正式将提案启用为可用的技能。
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元技能烟雾测试代理

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
312
这是一个内部、不可直接调用的代理工具，用于元技能创建流程。它通过模拟正向（G3）和负向（G4）烟雾测试，对候选的元技能定义进行验证。通过调用结构化的函数，并返回JSON格式的结果，确保技能的有效性。
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AI技能包安装与管理

skill-installer
ComposioHQ/awesome-codex-skills
176
这是一个用于管理和安装AI技能的工具。它可以帮助用户从预设的精选列表获取技能，或直接从任何GitHub仓库（包括私有仓库）安装自定义能力。功能包括列出可用技能、安装特定模块，并支持完善的下载和Git回退机制。
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从剧本生成SRT字幕文件

srt-from-script
opensquilla/opensquilla
343
该工具用于解析结构化的短剧脚本，并自动生成时间轴准确的SRT字幕文件。它根据每个镜头的持续时间计算累计时间戳，确保字幕时间与剧本中的语音内容精确同步。适用于短视频制作的后期字幕处理。
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通用堆栈跟踪诊断工具

stack-trace-generic-probe
opensquilla/opensquilla
401
这是一个内部辅助工具，用于分析未知语言的堆栈跟踪信息。它提供语言中立的结构化诊断，包括合同校验、最小化重现步骤和潜在的补丁目标。该工具帮助开发者在不确定底层代码语言的情况下，也能进行全面、深入的故障分析和调试。
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Go语言栈追踪分析器

stack-trace-go-probe
opensquilla/opensquilla
410
这是一个用于深度分析Go语言（Go Panic）堆栈跟踪的内部诊断工具。它提供的结构化指南包括Go特有的nil/错误检查、最小可复现的Go测试命令和精确的补丁目标，极大地帮助开发者高效、准确地定位和解决Go项目中的复杂错误。
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JS/TS堆栈追踪分析器

stack-trace-js-probe
opensquilla/opensquilla
337
本工具用于深入分析JavaScript或TypeScript的堆栈跟踪。它可以对运行时错误进行专业检查，涵盖异步边界、模块解析、JSON解析和类型契约等问题。它能生成最小可复现的测试代码和潜在的修复目标，帮助开发者高效定位和解决复杂错误。
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Python堆栈跟踪根因分析

stack-trace-python-probe
opensquilla/opensquilla
291
这是一个专业的Python堆栈跟踪深度调查工具，旨在帮助用户进行根因分析。它指导用户执行Python特定的错误检查、生成使用pytest的最小可复现代码片段，并标记出需要进行防御性补丁（如校验或守卫语句）的精确代码位置，极大地提高了调试和测试的准确性。
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