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搜索 复杂技能 ，共找到 496 条记录
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复杂度优化：降低Big-O性能

complexity-cuts
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
本技能提供了一套系统化的代码重构流程，用于优化现有代码的时间和空间复杂度（Big-O）。它指导开发者识别性能瓶颈（如嵌套循环、N+1查询），并遵循“一次变换，验证，停止”的严格规则进行优化，确保代码既高效又语义准确。
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决策路径导航器

decision-navigator
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当用户感到迷茫、不知从何下手或面对宏大、复杂的决策时使用。该技能不会给出空泛的建议，而是通过一系列结构化的分层提问，逐步缩小问题空间，将模糊的方向性目标，引导用户到达具体、可操作的行动步骤。
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高级GitHub CI/CD工作流自动化

github-actions-advanced
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供生产级GitHub Actions工作流的专家指导，涵盖设计、调试和安全加固。内容包括可重用工作流、矩阵构建、自托管Runner、OIDC认证、秘密管理和复杂触发器（如schedule, workflow_call）。适用于自动化复杂的构建、测试和部署流程。
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算法设计先行校验

lemmaly
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能强制执行“算法先行”的开发纪律。在使用循环、查询、递归等写复杂代码前，必须首先明确并声明时间复杂度（Big-O）、所需数据结构和核心算法族群。它是一个关键的性能守门员，用以防止常见的O(n²)复杂度、N+1查询和蛮力实现错误，极大地提高了代码的健壮性和效率。
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Markdown转交互式HTML生成器

markdown-html-orchestrator
alirezarezvani/claude-skills
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该工具可以将复杂的Markdown文件（如技术规范、报告、代码评审或演示文稿）转换为结构化、交互式的单文件HTML。它能够智能识别文档类型，并自动调用对应的处理子技能，确保长篇技术文档在网页上保持足够的密度和清晰的层级结构，极大地提升了可分享性和阅读体验。
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高级数学算法优化

mathguard
sickn33/antigravity-awesome-skills
389
此技能用于在经典算法已达到最优边界时，通过引入高级数学理论和概率数据结构（如Bloom Filter、HyperLogLog、FFT等）来提升算法的渐进性能。适用于处理超大规模数据集，突破传统算法复杂度限制，前提是能够接受明确定义的近似误差。
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调试工具包智能调试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
143
本技能是综合调试工具包的别名，旨在帮助用户进行智能、结构化的调试。它能帮助识别代码错误、提升代码质量，并提供逐步的调试流程指导。适用于需要对复杂代码进行系统性调试的场景。
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提示历史技能提炼

skill-suggester
sickn33/antigravity-awesome-skills
447
本技能用于分析您的opencode提示历史记录，找出重复出现的复杂工作流和未满足的需求。它能根据频率、工具调用复杂度等维度，推荐可创建的新技能或命令模板，帮助用户避免重复劳动，显著提升工作效率。
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KubeSphere服务网格管理工具

kubesphere-servicemesh
kubesphere/kubesphere
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本技能用于管理KubeSphere服务网格扩展，集成了Istio、Kiali和Jaeger。它支持服务网格的完整生命周期管理，包括安装、卸载和状态检查。用户可以配置复杂的流量治理策略（如金丝雀或蓝绿部署），并为微服务提供流量管理、可观测性及故障排除功能。
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编译LaTeX文档

latex-compile
opensquilla/opensquilla
105
该技能自动化执行LaTeX文档的复杂编译流程，采用了 xelatex、bibtex 等标准步骤。它接收预组装的论文内容（如摘要和主体），将其编译成结构完整、格式规范的学术或技术报告。适用于撰写论文的最终定稿阶段。
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Linear项目与任务管理

linear
ComposioHQ/awesome-codex-skills
456
本技能为Linear平台提供结构化、全面的项目和问题管理工作流。它支持用户通过自然语言进行任务管理，帮助执行冲刺计划、缺陷分类、工作量平衡等复杂流程，确保团队协作和产品开发流程的顺畅高效。
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求职全流程自动化管理

meta-job-search-pipeline
opensquilla/opensquilla
277
这是一个用于管理复杂、多步骤求职流程的元技能。它专门处理具象化的求职任务，包括根据岗位描述（JD）定制简历、构建完整的投递材料包、准备特定面试、对比不同职位，或维护申请追踪记录。它旨在生成可供用户审核的成果，绝不执行自动投递。
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