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端到端测试框架指南

running-e2e-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
480
本指南提供了一个完整的端到端测试（E2E）框架和最佳实践。它指导用户如何模拟真实用户在整个应用栈（包括前端UI、API和数据库）上的全流程行为。内容涵盖了页面对象模型（POM）的构建、多浏览器配置、测试稳定性和各种错误处理的专业技巧，用于确保软件质量。
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Sentry性能调优与优化指南

sentry-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
459
本指南旨在优化Sentry性能监控流水线，帮助开发者在最小化SDK开销和事件成本的前提下，最大化监控信号的质量。内容涵盖了如何使用动态`tracesSampler`取代静态采样率、配置性能分析速率、防止高基数导致的性能下降，以及添加自定义测量指标，适用于高流量的生产环境应用。
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SEO健康诊断与优化

seo-audit
coreyhaines31/marketingskills
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提供全面SEO审核框架，检查抓取/索引、技术性能、页面优化与内容质量，帮助产品或营销团队定位排名问题并制定可执行的改善措施。
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SEO内容审计与优化分析

seo-content-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于对现有内容进行全面的SEO审计。该工具能评估内容的深度、可读性、E-E-A-T信号和关键词优化情况，并生成包含改进建议和具体评分的《内容审计报告》，帮助用户提升内容质量和搜索引擎排名潜力。
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SEO内容撰写专家

seo-content-writer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的SEO内容创作工具，能够根据提供的关键词和主题大纲，生成结构完整、优化度高、对搜索引擎友好的文章。它遵循E-E-A-T等最佳实践，确保内容既具有深度，又易于阅读，适用于所有需要高质量、高能见度网络文章的场景。
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搜索引擎优化基础原理

seo-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是关于搜索引擎优化（SEO）的全面基础指南。内容涵盖了现代SEO的四大支柱：E-E-A-T内容质量评估、核心网页指标（CWV）、技术SEO实现（如结构化数据和爬虫控制）以及高质量的内容策略。它指导用户从底层原理出发，构建可持续的、高信任度的网络可见性，而非依赖短期技巧。
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AI驱动的测试自动化专家

test-automator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供专业的AI驱动测试自动化能力，专注于构建健壮、可维护的测试生态系统。内容涵盖AI测试生成、自愈合测试、TDD实践、跨平台（Web/移动/API）自动化、高级CI/CD集成和全面的质量工程实践，确保整个软件开发生命周期的高质量交付。
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结构化文档共同撰写工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个结构化的文档共同撰写流程。它通过三个阶段：背景信息收集、内容精炼与结构搭建、以及读者预测试，系统性地引导用户创建高质量的文档。特别适用于起草复杂的规范、提案或设计文档，确保最终输出内容清晰、完整且具备可读性。
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品牌风格长文内容创作

article-writing
affaan-m/everything-claude-code
364
用于创作高质量、具备深度的长文内容，如指南、博客文章和教程。该功能的核心在于维护独特的品牌声调和结构，确保文章听起来像真人撰写，而非通用AI生成，尤其适用于需要高专业度和一致性的营销内容。
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提示工程工具包

prompt-engineer-toolkit
alirezarezvani/claude-skills
268
分析与重写营销提示、执行结构化A/B测试、评分安全与格式、跟踪版本/差异，并输出可复用模板，帮助团队提升AI内容质量、保障流程稳定。
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自动化代码循环与工作流设计

autonomous-loops
affaan-m/everything-claude-code
171
本技能集提供了从简单到复杂的自动代码执行循环模式。内容涵盖非交互式顺序管道、多智能体DAG编排，直至全流程的CI/CD级开发流水线。适用于搭建无需人工干预的自动化开发工作流、管理复杂状态和实现质量门控。
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高级LLM评估技术

advanced-evaluation
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能专注于构建面向生产环境的LLM评估系统。内容涵盖了先进的评估方法论，包括直接评分和配对比较，并详细介绍了如何系统性地消除评估中的偏差（如位置偏差、长度偏差）。它指导用户如何选择合适的评估指标，并构建结构化的Prompt，以确保AI模型质量评估的客观性和可靠性。
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