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JUnit 5 Java单元测试

junit-5-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
本技能旨在帮助开发者生成生产级别的Java单元测试和集成测试。它全面涵盖了JUnit 5的各项高级特性，包括详细的断言、参数化测试、Mockito模拟以及生命周期管理，确保您的Java代码拥有高质量、高覆盖率的测试体系。
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语义等价代码对比

logic-diff
sickn33/antigravity-awesome-skills
290
该技能用于深度对比两套代码版本，验证其是否具备语义等价性，而不仅仅是简单的语法差异。它通过半形式跟踪技术，在共享规范和边界条件下并行追踪代码，帮助用户确认重构、重写或迁移后的代码行为是否意外改变，从而判断是否破坏了原有逻辑。
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代码执行流程跟踪解释

logic-explain
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
这是一个用于生成代码指定输入场景的详细、分步、跨过程执行跟踪的技能。它能够解析命名歧义、追踪类型转换，并高亮显示非显而易见的行为。当用户对代码的实际运行过程感到困惑时，可以使用本工具进行深入分析，从而清晰地分辨出实际执行路径和用户假设之间的差异。
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逻辑全自动审计与修复

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sickn33/antigravity-awesome-skills
133
这是一个用于项目级的自主审计与修复流程，能够系统性地检查代码库的逻辑健康度。它包含健康度检查、深度代码审查、定位差异点、生成修复建议以及差异验证等多个阶段，旨在循环迭代，直至代码逻辑完全干净。适用于需要解决整个项目深层、系统性Bug的场景。
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故障根源定位与半形式追溯

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sickn33/antigravity-awesome-skills
223
当用户提供已确认的故障信息（如堆栈跟踪、断言失败或错误信息）时，本技能将执行半形式追溯。它通过“后向追溯到起点，再向前确认症状”的流程，系统性地定位代码中的根源缺陷，并生成包含前提、追迹和修复建议的结构化故障报告。
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逻辑缺陷半形式跟踪分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
217
该技能用于查找单个文件或函数中的复杂逻辑缺陷。它采用半形式执行跟踪方法，系统地将潜在缺陷分解为五个步骤：前提（预期状态）、追踪（执行路径）、偏差（实际偏差）、触发（复现用例）和修复（解决方案）。适用于用户怀疑代码有误，但无法给出具体失败点的场景。
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发现、审计与设计AI循环

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alirezarezvani/claude-skills
233
本库提供了一套全面的AI循环（Loop）管理框架。用户可以通过分析代码库或工作历史来发现可重复的自动化工作流程。系统能够帮助用户推荐现有模板，诊断和修复缺陷，适应参数，或设计全新的、鲁棒的自动化流程，确保所有工作流都有明确的触发、验证和终止条件，防止无限循环。
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具名专家对抗代码评审

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alirezarezvani/claude-skills
132
这是一种高级的、基于实证的对抗性代码评审工具。它不依赖于AI的通用假设，而是引用历史上著名工程师（如Torvalds, Jobs等）的真实、可引用的工程哲学。适用于架构设计、用户体验或高风险的Pull Request，确保代码通过专业、深度的审查。
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Neon函数：长连接无服务器后端

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon函数是部署在Neon数据库分支上的长连接、状态化无服务器HTTP处理器。它适用于超出传统无服务器限制的复杂后端工作负载，如实时WebSocket、SSE流式传输或复杂的AI代理。函数能够自动注入数据库连接，并保持内部状态，从而确保高性能和数据近度。
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Neon对象存储：实现分支数据同步

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon对象存储提供与Neon Postgres深度集成的S3兼容对象存储服务。其核心功能是实现分支意识的存储，确保文件（如图片、文档、用户上传）在开发、预览和生产等所有分支上与数据库内容保持完全同步。用户无需连接和管理第二个云存储服务，实现数据和文件的统一管理。
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Neon Postgres 分支管理与开发测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户如何为开发和测试工作流程选择和创建合适的Neon Postgres分支。根据需求，用户需决定是使用包含真实数据的“普通分支”，还是用于保护敏感数据的“Schema-Only分支”。内容涵盖了决策规则、工具选择（CLI/MCP）和分支创建及重置的详细步骤。
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Postgres数据外传优化诊断

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于诊断和修复导致数据库网络数据传输量（egress）过大的问题，从而降低云数据库费用。它指导用户使用pg_stat_statements等工具，定位数据消耗最高的查询，并提供解决方案，如避免使用SELECT *、实施分页限制和利用缓存，以优化查询效率和成本。
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