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搜索 代码分析 ，共找到 423 条记录
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AI驱动的测试套件生成

windsurf-test-generation
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
243
本技能利用AI技术，为任何代码库自动生成全面的测试套件。它能分析函数签名，识别潜在的边界情况（edge cases），创建有意义的断言，并生成所需的模拟数据和测试夹具文件。适用于需要提高代码覆盖率、进行单元测试或采用TDD工作流的开发者。
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ZAI CLI：多模态AI集成工具

zai-cli
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
271
ZAI CLI是一个强大的命令行工具，集成了Z.AI的多种高级能力。它支持图像/视频分析（视觉）、实时网络搜索、网页内容提取、错误诊断以及GitHub代码探索等功能。该工具通过CLI接口，为开发者和分析师提供高效、全面的多模态数据处理和AI任务执行能力。
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AI代码审计与架构评估

vibe-code-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本助手模拟高级软件架构师的角色，专注于审计快速生成或由AI生成的代码。它不只是进行语法检查，而是深入分析代码的结构、架构健壮性、可维护性以及生产环境的潜在风险，帮助用户识别技术债务和设计缺陷。
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代码库入职指南

codebase-onboarding
alirezarezvani/claude-skills
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自动分析代码库结构、配置和常见任务，为工程师、负责人与承包方生成一致的入职文档与配置指导。
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单体仓库管理与优化

monorepo-navigator
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个用于管理和优化大型前端/后端 monorepo 的综合工具集。它支持 Turborepo、Nx、pnpm 等主流构建工具，提供跨包影响分析、受影响包选择性构建、远程缓存和依赖图可视化等功能。适用于代码库庞大、构建流程复杂的项目，确保 CI/CD 流程高效稳定。
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自动化代码审查与分析

pr-review-expert
alirezarezvani/claude-skills
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一个强大的代码审查技能，用于对PR和MR进行结构化、系统性的代码审查。它不仅检查代码风格，还能进行深度分析，包括影响范围追踪、全面的安全扫描（如SQL注入、XSS、密钥泄露）、检测API和数据库模式的破坏性变更，以及计算测试覆盖率变化。适用于审查大型、复杂或安全敏感的代码变更。
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代码质量检查工具

plankton-code-quality
affaan-m/everything-claude-code
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本技能旨在分析和提高代码库的质量，确保遵循最佳实践和编码标准。请注意，当前文件为翻译占位符，核心功能和详细用法请参考原始技能文件。
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AI技能安全审计器

skill-security-auditor
alirezarezvani/claude-skills
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该工具是一个全面的安全扫描器，用于在部署前审计AI智能体技能。它分析源代码（包括Python、Bash、JS），检测命令注入、网络数据外泄和不安全反序列化等关键漏洞。此外，它还能扫描Markdown文件以发现提示词注入攻击，并评估依赖供应链风险，最终提供明确的通过/警告/失败的判定和修复指导。
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深度代码上下文分析

audit-context-building
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个严格的框架，用于通过超精细的逐行代码分析来构建深层次的架构上下文。它应用了第一性原理和“5个为什么”等方法论，持续建立和维护整个系统的稳定心智模型。这对于进行漏洞预警的安全审计、威胁建模和复杂的架构审查至关重要。
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Claude代码环境权限审计

claude-settings-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具用于深度分析代码仓库，自动生成推荐的Claude Code只读Shell命令权限列表（settings.json）。它能识别项目的完整技术栈、构建工具和依赖结构，从而确保生成的权限清单是最小化、安全且基于证据的，适用于项目初始化和权限审计。
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恒定时间密码分析

constant-time-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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分析加密实现中的时间泄露点，提供语言、架构、优化和输出模式指引，帮助团队在代码审查与 CI 中坚持恒定时间实践。
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创建规范的Git分支

create-branch
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于创建严格遵循项目规范（如Sentry规范）的Git分支。它能够自动分析用户提供的任务描述或当前的本地代码差异，从而准确判断出分支类型（如`feat`、`fix`、`chore`等），并生成符合规范和描述性的分支名称，确保代码提交流程的规范性和可追溯性。
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