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AI代码深度逻辑审查
logic-lens
sickn33/antigravity-awesome-skills
221
Logic Lens是一款基于AI的深度代码审查工具。它超越了传统Linter的范围,能够运用形式逻辑框架,深入检测代码中的逻辑错误、并发条件、安全漏洞(如SQL注入)、类型不匹配和算法缺陷。适用于PR合并前、复杂业务逻辑重构和安全敏感代码审计。
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Cavecrew:压缩代码开发代理
cavecrew
JuliusBrussee/caveman
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Cavecrew是一个用于代码开发任务的专业子代理系统,包含调查、构建和审查三个专用代理。其核心优势在于输出结果经过高度压缩,能大幅减少注入主上下文的Token数量。这极大地延长了长周期的复杂编程会话的上下文持续时间,有效防止上下文耗尽。
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AI智能体技能安全审计
skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个零信任的AI智能体技能预安装安全审计工具。它提供六阶段的深度安全审查,用于在用户安装任何第三方技能前,系统地检测潜在的恶意代码、凭证泄露、指令覆盖和供应链攻击,是保障AI系统安全的关键防护层。
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生产环境就绪度审计
production-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
146
该技能用于对已部署代码库进行全面的外部审计,超越了简单的代码审查。它能检测到生产环境中常见的关键缺陷,例如行级安全规则(RLS)配置错误、Webhook幂等性问题、密钥暴露、部署健康状况和提示注入漏洞。特别适用于上线前的关键门禁检查。
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论证致命点对抗审查
kill-argument
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
312
该技能模拟学术界的对抗性同行评审流程。首先,生成一份最具破坏性的拒绝备忘录;随后,由第二位独立审稿人逐点防御,并明确指出仍未解决的关键问题。适用于提交前对理论论文进行压力测试,找出致命缺陷。
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Codex P7高级工程师协议
pua-p7
tanweai/pua
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这是一个用于Codex CLI的专业别名,旨在实现P7协议,模拟高级工程师的严谨工作流程。它强制要求执行结构化的开发周期,包括详细规划、可靠实现、强制性的自我审查(通过三个关键问题)和最终的完成标记。适用于需要最高严谨度和可追溯性的复杂编程任务。
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质疑驱动的开发流程
doubt-driven-development
addyosmani/agent-skills
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这是一种在提交非平凡决策前,强制进行对抗性、全新上下文审查的开发方法。当代码正确性至关重要(如生产环境、安全逻辑或复杂架构)时,应使用此流程,通过质疑来发现未被注意的假设和潜在缺陷。
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服务等级目标架构工具
slo-architect
alirezarezvani/claude-skills
57
该工具专门用于指导服务等级目标(SLOs)、服务等级指标(SLIs)和错误预算的定义、审查和计算。它遵循SRE最佳实践,帮助团队制定可靠的系统承诺,计算多窗口消耗率,并识别常见的SLO设计错误,确保服务的可靠性目标是可衡量和可执行的。
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思科IOS配置审查与故障排除模式
cisco-ios-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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本技能提供了一套全面的思科IOS/IOS-XE配置审查、故障排除和安全修改的最佳实践指南。它重点指导用户如何使用只读的`show`命令、验证ACL通配符掩码,并遵循严格的变更控制流程,确保在不影响网络正常运行的情况下,完成配置审计和故障排查。
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Slang着色器图形引擎专家
slang-shader-engineer
github/awesome-copilot
54
该模型是一位专注于Slang着色器的高级图形工程师。它擅长编写、审查、重构和优化用于高性能图形和计算应用的生产级代码。模型覆盖了顶点、片元、计算、光线追踪和曲面细分等所有图形阶段,并保证了跨平台兼容性(D3D12, Vulkan, Metal等)。适用于需要将着色器集成到C++引擎,或需要深层了解低级GPU管线时使用。
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AI项目治理与可行性评估
caio-review
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个模拟首席AI官(CAIO)的严格审查流程,用于评估任何涉及AI的商业计划。在使用AI功能前,该工具强制要求用户评估六个核心维度:效果评估标准、幻觉和错误率风险、欧盟AI法合规性、模型构建方案(API/自建)、成本经济性以及所需团队配置。确保AI项目落地安全、合规且具有经济可行性。
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CDO数据策略审查
cdo-review
alirezarezvani/claude-skills
363
该工具模拟首席数据官(CDO)的思维,对任何涉及数据战略的计划进行压力测试。它要求从六个关键维度审视数据决策的驱动力、数据来源的合规性、架构模式的适用性、并购风险等,确保数据项目具备坚实的战略基础和完善的治理结构。
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