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多智能体Git工作流编排

git-pr-workflows-git-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
86
该技能提供了一个完整的、多智能体驱动的Git开发工作流。它自动化了从代码初审、依赖分析到全套测试执行（单元/集成/端到端）的整个过程。通过协调多个专业智能体，系统性地检查代码质量，识别潜在的破坏性变更，并生成符合规范的提交信息，确保代码在提交前达到最佳的发布就绪状态。
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Gorgias 客服流程自动化

gorgias-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
404
在 Claude Code 内通过自然语言指令自动化 Gorgias 帮助台：查询、创建、更新与打标签工单，管理客户并协调团队，减少界面切换。
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并行多智能体研究

infinite-gratitude
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
这是一个先进的多智能体研究工具，专为执行深度、大规模的并行研究而设计。它协调十个专业智能体同时进行信息收集、综合和分析。适用于需要跨多个维度进行快速、广泛、实战检验的复杂主题，能显著加速知识发现和信息整合的过程。
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Livesession 自动化流程

livesession-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
102
通过 Rube MCP 协调 Composio 的 Livesession 工具包，先发现工具、确认连接，再按当前 schema 执行自动化操作，实现稳定的会话管理。
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数据库分片管理

managing-database-sharding
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
233
指导设计和落地水平数据库分片方案，包括分片键选择、数据迁移规划与跨分片查询协调，保障高并发下的扩展性与一致性。
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多智能体系统架构模式

multi-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
本技能详细介绍了用于构建复杂AI系统的多智能体架构模式。它旨在解决单体智能体上下文限制的问题，通过将任务分解并分配给多个子智能体，实现任务并行化和专业化。核心模式包括监督者/编排者、对等/集群和分层架构，适用于需要跨领域协调和处理复杂流程的场景。
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测试编排与并行执行

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
357
用于协调复杂的端到端、集成和单元测试的并行执行流程，支持跨多个框架（如Jest, Playwright, pytest）及CI/CD环境。该技能管理测试拆分、资源分配、分层执行策略和结果聚合，能将分散的测试结果整合为统一报告。特别适用于大型、多组件项目的质量保障，能优化测试生命周期，包括为不稳定的测试实现重试机制。
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多智能体代码编排

parallel-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
458
用于协调多个专业化的AI智能体，以处理复杂的、多领域的开发任务。适用于需要全面代码审查、安全审计、或完整功能实现（如前后端、测试）等场景，确保从多个视角进行系统性分析和优化，生成综合性报告。
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多智能体代码审查编排工具

performance-testing-review-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具是一个复杂的AI代码审查系统，能够协调多个专业化的智能体（如安全、架构、性能等）。它超越了传统单一视角的审查限制，通过管理上下文、执行混合工作流、解决冲突和综合分析，为代码提供全面、深度的多视角评估和可执行的质量报告。
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Ray Train 分布式协调

ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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医疗器械注册事务负责人

regulatory-affairs-head
alirezarezvani/claude-skills
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支持医疗器械企业制定注册策略、准备FDA 510(k)/De Novo/PMA及EU MDR申报、回应监管问题、协调全球上市路径，并持续跟踪监管动态。
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高级测试驱动开发编排器

tdd-orchestrator
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
这是一个专家级的测试驱动开发（TDD）编排技能。它指导用户掌握完整的红-绿-重构流程，擅长协调复杂的、多代理的测试工作流，并整合了行为驱动（BDD）、验收测试驱动（ATDD）和AI辅助测试生成等现代最佳实践。适用于确保在复杂软件项目中构建高可靠性、高可维护性的系统。
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