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Web后台管理Hook抽象库

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webiny/webiny-js
142
本模块提供了用于构建Web后台管理系统的核心抽象Hooks。它包含`useNavigateFolder`用于结构化路由，以及`useRecords`用于标准化数据获取和状态管理。通过使用这些工具，可以极大地简化复杂的业务逻辑，提高大型后台应用的开发效率和代码可维护性。
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无头CMS管理组件库

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webiny/webiny-js
320
这是一个全面的抽象层、类型和组件集合，用于构建强大的管理后台和内容管理界面。它支持数据模型、内容录入表单、GraphQL客户端以及生命周期事件处理，非常适合开发无头CMS解决方案。
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Web表单管理抽象组件

webiny-admin-form-catalog
webiny/webiny-js
415
本模块提供了一套全面的表单抽象和钩子（Hooks）工具集，专门用于构建复杂的Web表单，尤其适用于后台管理系统。它包含了字段渲染器、表单状态管理（如useForm）、表单构建器和强大的表单校验机制，极大地简化了数据驱动和交互式表单的开发流程。
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Web管理后台UI组件库

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webiny/webiny-js
330
这是一个全面的管理后台UI组件库，包含大量高质量的抽象组件，用于构建专业的管理控制面板和用户界面。它提供了布局管理、数据表格、复杂表单、对话框等关键构建块，确保了大型Web应用在设计和开发上的高度一致性和效率。
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Webiny无头CMS开发SDK

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webiny/webiny-js
283
这是用于连接Webiny无头CMS和文件管理器的官方SDK。它为外部应用程序（如Next.js、Node.js）提供了强大的TypeScript接口，支持执行内容创建、读取、更新、发布等所有核心数据操作。适用于需要将Webiny作为内容源的任何开发项目，确保代码具备类型安全和高扩展性。
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掌握AI脚本编程与自动化处理

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github/awesome-copilot
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学习使用ExtendScript (JSX)为Adobe Illustrator编写、调试和优化自动化脚本。掌握完整的AI对象模型和API，能够实现文档、图层、路径、文本等元素的程序化操作，支持数据驱动图形生成、批量处理以及各种格式的导出，大幅提升设计工作流效率。
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实时研究过程溯源管理

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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这是一个任务结束后的研究过程记录器。它扫描整个会话历史，提取关键的研究产物，例如决策、实验结果、死胡同、假设和重大方向调整。它将这些过程溯源数据系统地写入`ara/`目录，从而建立一个完整、可审计的项目演进记录。
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上下文修剪与令牌预算管理

recursive-context-pruning-token-budgeting
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能通过实现“守门人”逻辑，优化了AI代理在长期工作流中的性能。它通过分片元数据、分配令牌预算，并强制采用原子精度，防止上下文窗口膨胀，确保输出结果纯粹、简洁、可执行。特别适用于复杂的编程、多步骤推理和大型文档分析等场景。
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桌面系统高级控制能力

desktop-commander-overview
wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP
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该MCP为智能体提供了对用户整个本地系统的全面访问能力，突破了IDE的工作区限制。其核心功能包括维持持久化Shell会话、管理长期运行的后台进程、访问任意文件系统，以及原生处理结构化文档（如Excel、PDF）。此外，它还支持通过SSH进行远程操作和进行大规模内容搜索，适用于复杂的开发、运维和数据分析流程。
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Web缓存欺骗与中毒高级攻击手册

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yaklang/hack-skills
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本手册提供了一份关于Web缓存漏洞的专家级攻击指南。内容涵盖Web缓存欺骗（窃取认证数据）和Web缓存中毒（植入恶意内容）两大核心攻击类型。深入探讨了路径混淆、未键控头部篡改（如X-Forwarded-Host）以及针对CDN和反向代理缓存逻辑的利用方法，是安全测试和渗透测试的必备知识。
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声明式表单模型构建器

webiny-form-model
webiny/webiny-js
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这是一个声明式的表单构建系统，用于定义复杂、动态的用户输入界面。它支持多种字段类型（文本、数字、日期、文件等），并提供强大的布局构建器（行、标签页）。开发者可以使用此技能来实现条件显示、数据计算、嵌套对象结构和自定义模板，构建功能强大的业务表单。
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网页数据源追溯审计工具

mock-hunter
sickn33/antigravity-awesome-skills
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MockHunter是一个专业的网页审计工具，用于对实时网页进行全面的“真实性检查”。它能识别页面上所有可见数据元素的真实来源，并给出详细的判定结果，包括：真实数据(REAL)、模拟数据(MOCK)、大型语言模型生成(LLM)、硬编码值(HARDCODED)、断点(BROKEN)或未知(UNKNOWN)。特别适用于审核AI生成的界面或在展示MVP前进行数据层级的验证。
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