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AI项目上下文构建与完善

faf-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
该技能旨在帮助开发者将项目上下文提高到100%的“AI就绪”状态。它能自动识别项目技术栈，并根据用户输入的“目标句子”填写大部分项目信息（如谁、什么、如何等）。用户只需补充AI无法推断的知识盲区，从而为AI提供全面、可信赖的上下文，大幅提高AI代码生成和理解的准确性。
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项目上下文完善指导

faf-go
sickn33/antigravity-awesome-skills
200
本工具通过引导式访谈，帮助用户系统性地完善项目的 .faf 文件上下文。它会根据预设的重点领域（如项目目标、技术栈、使用场景等）提问，确保所有关键信息槽位被填满，使项目文档达到结构化、高可读性的“金牌代码”标准。
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Formik表单处理与校验模式

formik-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
378
本技能集展示了使用Formik库进行高级表单处理的模式。内容覆盖了基础表单搭建、使用Yup创建复杂的校验模式（包括条件校验）、表单字段辅助工具，以及如何与GraphQL实现表单提交，适用于构建复杂的业务表单。
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可移植的模块化前端架构指南

frontend-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
409
本技能提供了一种框架无关、模块化的前端架构模式，适用于 React 和 React Native 应用。它强制实施了基于功能模块、严格的状态分离（服务端/客户端状态）和规范的导入规则，旨在构建可预测、易于维护且高度可扩展的代码库，不受具体框架限制。
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网络边界类型数据契约

frontend-data-contracts
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297
该技能提供了一套跨框架、类型安全的网络数据层规范。它强制所有数据请求通过一个统一的API客户端，确保原始的JSON数据在进入应用之前，必须被解析和验证为可信的领域类型。这极大地提升了前端代码的健壮性、可维护性，并解决了运行时类型不确定性的问题。
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前端实时可观测性系统

frontend-observability
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246
这是一个适用于React或React Native应用的跨框架、可移植的实时可观测性系统。它通过建立类型安全的事件词汇表、实现最佳努力的非阻塞数据分发机制，并强制执行用户授权门控，来收集真实用户行为和性能指标。它弥补了传统测试环境（Lab）与实际生产环境（Field）之间的观测差距。
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前端乐观状态变更机制

frontend-optimistic-mutations
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149
本技能描述了一种用于React或React Native应用的写操作（Write Path）纪律。它定义了乐观更新的完整生命周期，确保用户界面的更新感觉即时、失败时能精确回滚到原始状态，并保持全局缓存的一致性。适用于构建复杂、高互动的应用状态管理。
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前端SEO系统：跨框架元数据管理

frontend-seo
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这是一个可移植、框架无关的SEO系统，专为React和React Native for web应用设计。它将网站身份信息（如标题、描述、OG标签等）集中到一个单一的真值源，确保所有元数据、规范URL和结构化数据（JSON-LD、sitemap、robots.txt、RSS）对于每个路由都是一致、可读且自动生成的。
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Gemini API 交互技能

gemini-interactions-api
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374
用于调用Gemini API，支持文本生成、多轮对话、多模态理解、图像/视频创建、函数调用等多种高级交互功能。适用于需要构建复杂AI应用和实现生产级AI功能的开发者。
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Gemini实时流媒体API开发

gemini-live-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导开发者使用Gemini Live API构建实时、双向、多模态的流媒体应用。它涵盖了通过WebSocket实现的低延迟语音、视频和文本流传输，以及VAD、函数调用和会话管理等高级功能。适用于构建对话式AI、视频会议和复杂的实时交互体验。
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GraphQL查询与突变最佳实践

graphql-schema
sickn33/antigravity-awesome-skills
374
详细介绍了GraphQL前端操作的最佳实践。指导开发者如何使用独立的.gql文件和代码生成流程，确保查询和突变具有类型安全。特别强调了错误处理、加载状态管理及乐观更新的使用场景，适用于构建健壮的数据层。
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Hugging Face Hub模型与数据集管理

hf-mcp
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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