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多智能体代码审查编排工具
error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
461
这是一个高级AI系统,能够协调多个专业智能体(如安全审计、性能分析、架构专家)对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合,为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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Exa搜索API最佳实践指南
exa-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
347
本指南详细介绍了使用Exa神经搜索API时常见的陷阱和最佳实践。内容涵盖了查询类型选择(关键词与语义)、获取完整内容的方法、日期过滤的限制、以及客户端的资源管理等关键点。适用于代码审查、新员工入职或审计现有Exa集成,确保代码的稳定性和高性能。
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代码安全漏洞深度审计
find-bugs
sickn33/antigravity-awesome-skills
389
该技能提供一个结构化、多阶段的审计流程,用于检查本地分支的代码差异(diffs)。它系统性地审查代码,以发现安全漏洞、Bug和代码质量问题,特别是注入、认证授权缺陷、CSRF、业务逻辑错误等。适用于代码合并前的安全审计和深度代码审查。
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Firecrawl陷阱与最佳实践指南
firecrawl-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南汇总了使用Firecrawl进行网络爬取和内容提取时常见的误区和反模式。它提供了一个实用的代码审查清单,帮助开发者避免无限爬取、格式缺失、过度轮询等陷阱,确保数据管道的稳定性和高效性。
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修复提交的审计合规性审查
fix-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
该技能提供了一套结构化的流程,用于审查旨在修复安全漏洞或解决审计发现的代码提交。它确保了原始问题的根本原因得到彻底解决,同时验证修复过程没有引入新的缺陷或安全风险,适用于进行安全关键的代码审查。
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数据库文档自动生成
generating-database-documentation
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
128
通过 database-documentation-gen 插件自动生成数据库文档,包含 ER 图、表关系、字段、索引、触发器、存储过程及交互式 HTML 格式,适用于新成员培训、架构审查和数据治理需求。
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GitHub PR 评论处理
gh-address-comments
tech-leads-club/agent-skills
198
通过 gh CLI 定位当前分支的打开 PR,汇总审查评论,提示用户选定要处理的条目,提醒登录并执行修复。
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PR优化与代码审查增强
git-pr-workflows-pr-enhance
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
这是一个专业的PR优化工具,旨在帮助用户创建高质量的拉取请求(PR)。它可以生成详尽的PR描述、自动化代码审查流程,并确保PR具备最佳实践所需的文档、测试覆盖率和可读性,从而极大提高代码审查的效率和质量。
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GitHub AI工作流自动化
github-workflow-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
261
本技能提供了一套基于AI的GitHub工作流自动化模式,旨在提升软件开发运维(DevOps)流程效率。它支持利用AI进行自动PR代码审查、根据Issue内容自动分配标签和撰写评论,并能在CI/CD流程中集成高级AI能力,极大优化了代码质量和项目管理。
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智能合约指南顾问
guidelines-advisor
trailofbits/skills
315
依据 Trail of Bits 开发指南系统审查智能合约代码,涵盖文档、架构、升级路径、代理模式、实现质量、依赖与测试,输出优先级建议与可执行改进措施。
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指引威保险丝套件升级与迁移
guidewire-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
265
本技能旨在指导用户完成Guidewire保险套件的版本升级和云环境迁移。流程涵盖了关键的开发生命周期步骤,包括审查发布说明中的破坏性变更、执行升级工具、合并配置、严格测试Gosu自定义代码,并验证API兼容性,确保系统平稳过渡。
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自动PR迭代与CI状态同步
iterate-pr
sickn33/antigravity-awesome-skills
357
本技能自动化处理Pull Request的完整质量保障生命周期。它能系统地收集CI检查失败报告和分级代码审查反馈。工作流程指导用户进行根因分析、应用最小化修复、回复评论,并持续提交更新,直至所有检查全部通过,确保代码合并的质量和可靠性。
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