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项目 AI 智能上下文向导
faf-wizard
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
faf-wizard 自动识别任意项目,生成 project.faf 上下文并打分,让所有 AI 工具快速理解并协助开发,适合新项目、遗留代码或知名开源库。
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Copilot 迁移指令生成器
generate-custom-instructions-from-codebase
github/awesome-copilot
489
通过对比两个项目版本,自动提炼 Copilot 迁移指令,涵盖结构、代码、配置等差异,帮助在升级、重构或技术迁移时保持一致的转换规则与校验流程。
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语义化Git提交自动生成
git-commit
github/awesome-copilot
317
该工具根据约定式提交规范(Conventional Commits)智能执行Git提交。它能够分析代码差异(diff),自动判断变更的类型(如feat, fix, docs)和作用范围,并生成结构化、语义化的提交信息。使用它能确保项目版本历史记录清晰、专业,符合最佳开发实践。
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Azure基础设施导入
import-infrastructure-as-code
github/awesome-copilot
456
通过 Azure CLI 发现订阅/资源组/资源 ID,下发依赖映射并选用 Azure Verified Modules 生成 Terraform 配置,可快速将现有环境转成可校验的基础设施即代码。
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PHP MCP服务器项目生成器
php-mcp-server-generator
github/awesome-copilot
152
这是一个专业的PHP项目生成器,用于创建符合模型上下文协议(MCP)的完整服务器项目。它自动搭建了包括工具、资源、提示词和测试用例的生产级代码结构,使用官方PHP SDK,帮助开发者快速构建AI驱动的后端服务。
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沉浸式前端界面设计与构建
premium-frontend-ui
github/awesome-copilot
97
该技能提供了一套专业级的架构指南,用于生成具有艺术感和高交互性的优质Web界面。它指导代码生成超越基础的HTML/CSS,专注于构建完整的沉浸式数字环境。核心内容涵盖了复杂的动效系统(如滚动驱动叙事、微交互)、独特的视觉风格(如玻璃拟态、极简主义)以及严格的性能优化和无障碍设计规范。
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Pytest测试覆盖率报告生成
pytest-coverage
github/awesome-copilot
320
该工具用于运行Pytest测试套件并生成详细的代码覆盖率报告。它能够精确找出代码中未被测试覆盖的行,指导开发者补充测试用例,从而显著提高代码的质量和可靠性。
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README 文档蓝图生成器
readme-blueprint-generator
github/awesome-copilot
474
解析 Copilot 指南及仓库文档,自动生成 README.md,涵盖项目定位、架构、技术栈、工作流、代码规范、测试策略及贡献指南,帮助开发者快速理解项目。
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代码重构安全规划
refactor-plan
github/awesome-copilot
303
这是一个用于处理大型、跨多个文件的代码重构项目的规划工具。它要求AI首先深入分析代码库,明确依赖关系,并将重构过程分解为安全、分阶段的步骤(如:先调整类型和接口,再实现逻辑,最后测试和清理)。它强制生成包含回滚计划和验证步骤的详细方案,并在执行前必须等待用户确认,确保操作的安全性。
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Hreflang与国际SEO审计
seo-hreflang
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
用于为多语言或多区域网站进行全面的Hreflang标签审计、验证和生成。它检查关键的SEO要求,例如自引用标签、双向回链、x-default设置以及ISO语言/区域代码的合规性。适用于优化全球化内容,确保搜索引擎正确抓取所有语言版本。
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结构化数据标记生成与校验
seo-schema
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
该工具用于检测、验证和生成Schema.org标准的结构化数据。它侧重于JSON-LD格式,这对于实现现代SEO最佳实践和获取搜索引擎的富媒体结果至关重要。适用于需要优化内容标记、检查验证错误或为文章、业务、产品生成结构化代码的场景。
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代码会话使用分析报告
session-report
anthropics/claude-plugins-official
267
该工具生成一份可交互的HTML报告,用于详细分析Claude Code会话的使用指标。它追踪了Token消耗(输入/输出)、子代理调用、技能使用和缓存效率等关键数据。帮助开发者直观地了解资源消耗,识别工作流中的效率瓶颈和潜在的优化点,实现更经济高效的AI开发。
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