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Flutter端到端测试与自动化

patrol-e2e-testing
evanca/flutter-ai-rules
74
本技能指导如何使用Patrol框架为Flutter应用设计、实现和运行健壮的端到端（E2E）测试。内容涵盖了从识别用户流程到处理原生组件交互（如权限、系统对话框）的最佳实践。可用于确保应用在Android、iOS和Web等跨平台上的行为一致性，并捕捉UI回归问题。
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设置 Gmail 自动回复

recipe-create-vacation-responder
googleworkspace/cli
245
通过自定义内容开启 Gmail 的外出自动回复、核实设置并在回归后关闭，确保他人知悉你的离开状态。
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测试驱动开发流程

test-driven-development
addyosmani/agent-skills
438
测试驱动开发要求先写会失败的测试再编码，适用于新增逻辑、修复缺陷或改动已有行为，借助自动化测试保障重构与回归都被捕捉住。
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Flutter/Dart 测试最佳实践

testing
evanca/flutter-ai-rules
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这是一份关于 Flutter 和 Dart 测试的最佳实践指南。内容涵盖了单元测试、组件测试、测试结构化、确保测试有效性、以及最佳的 Mocking 策略。它指导开发者如何编写高质量、能捕获真实回归的测试代码，是提升代码质量和测试覆盖率的必备知识。
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用户体验可用性审计

ux-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
311
该技能用于对用户体验和可用性进行深度审计，超越了简单的视觉检查。它依据尼尔森十大可用性原则和现代移动端最佳实践，系统性地评估屏幕和流程。适用于您需要找出产品设计中的结构性缺陷、认知负荷问题或导航回归，并获得优先级的缺陷列表、违反的原则及具体的改进建议。
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时间序列机器学习工具箱

aeon
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
69
Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它全面支持时间序列的多个核心分析任务，包括分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。
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Python机器学习开发指南

scikit-learn
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
179
本技能提供使用scikit-learn进行全流程机器学习任务的综合指南。它涵盖了从数据预处理到模型构建的全过程，支持监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和模型性能评估，帮助用户构建工业级ML流水线。
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综合统计分析工具

statistical-analysis
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
59
提供从假设检验到专业报告的完整统计分析流程。支持选择合适的统计模型（如t检验、方差分析、回归分析），自动检查数据假设，计算效应量，并生成符合APA格式的学术报告，适用于学术研究和深入的数据探索。
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Python统计建模与计量经济学

statsmodels
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
420
这是一个强大的Python统计分析库，用于进行各种复杂的统计建模。它可以处理线性回归（OLS）、广义线性模型（GLM，如泊松和逻辑回归）、加权最小二乘法以及时间序列预测（ARIMA）。适用于计量经济学、进行模型假设检验和需要专业诊断分析的场景。
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云端大模型回归测试

cloud-provider-regression-test
SharpAI/DeepCamera
337
本工具用于自动化执行所有已启用云端大语言模型（LLM）提供商的回归测试。它全面验证了连接性、标准聊天补全、结构化JSON输出以及SSE流式传输能力。适用于确保多云AI集成在持续集成/持续部署流程中的稳定性和可靠性。
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Anthropic Claude API CI/CD测试

anth-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
197
用于配置和维护基于Anthropic Claude API的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它支持Mock单元测试进行快速验证，以及实时的Prompt回归测试，以确保Claude功能在主分支上的输出稳定性。适用于任何需要自动化验证Claude模型输出的代码库。
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统计学与数据分析导师

03-data-analysis-stats
24kchengYe/human-skill-tree
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本导师旨在培养用户深层次的统计学思维能力。它覆盖了数据分析的完整流程，包括描述性统计、数据可视化、假设检验和回归建模。强调理解统计方法背后的逻辑和原理，而非机械地套用公式。适用于所有使用Python, R, SPSS等工具进行数据分析的学习者。
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