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Skill UI

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Draw.io 图表生成器

draw-io-diagram-generator
github/awesome-copilot
189
通过 mxGraph XML 与模板、布局规范以及 Draw.io VS Code 插件，生成或编辑 .drawio 系列文件，支持流程图、架构、UML、ER、时序和网络拓扑等图示场景，确保图形可直接打开。
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传统电路面包板可视化

legacy-circuit-mockups
github/awesome-copilot
184
基于 HTML5 Canvas 绘制复古电子项目的面包板原型图，直观展示 6502、555 定时器等元件布局与连线，便于教学或构建参考。
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Power BI 报表可视化设计

power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
136
提供 Power BI 报表可视化与体验咨询，从业务和数据需求出发，精准选图、布局、配色、排版与交互策略，帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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图像SEO与性能审计工具

seo-images
sickn33/antigravity-awesome-skills
119
本工具用于全面审计网站图片，确保其符合SEO最佳实践和现代Web性能标准。它检查Alt文本描述、文件大小、推荐格式（如WebP/AVIF）和响应式图片实现。同时，它指导如何进行延迟加载、优化页面关键元素（LCP），并防止布局偏移（CLS），从而显著提升用户体验和搜索引擎排名。
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移动端UI页面骨架搭建

ui-page
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
本技能用于搭建完整的移动优先UI页面骨架，遵循既定的设计系统和组件模式，确保新页面的结构、布局和导航与现有应用保持高度一致性。无论是在构建新的产品流程还是只是添加页面，都能提供一个专业、结构严谨且可扩展的起点。
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可重用界面组件模式生成

ui-pattern
sickn33/antigravity-awesome-skills
453
本技能旨在帮助开发者根据现有设计系统（如StyleSeed的原子组件）生成结构化、可复用的UI布局模式。适用于构建需要跨多个页面保持设计一致性和重复使用性的组件，例如卡片列表、数据表、表单区域等。它指导如何从最小的构建块开始，确保组件的动态性和可扩展性，避免重复编写页面特定的标记代码。
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网站设计审查助手

web-design-reviewer
github/awesome-copilot
101
对本地或远程运行的网站进行视觉检测，识别布局、响应式、可访问性等设计问题，并定位源代码进行修复，适用于静态站点、SPA 以及全栈应用的界面评审。
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LaTeX学术研究海报制作指南

latex-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
484
本指南全面指导用户使用LaTeX创建专业、高质量的学术研究海报。内容覆盖学术布局、排版和色彩方案的最佳实践。更重要的是，它为AI生成视觉元素提供了严格的指导原则，强调内容极简、高对比度和低密度，确保海报的视觉传达效果达到最佳。
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Matplotlib：Python科学绘图库

matplotlib
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
233
Matplotlib是Python核心的可视化库，用于创建高度定制化的静态、动态和交互式图表。它支持多种图表类型（如折线图、散点图、热力图、3D图），提供面向对象和pyplot两种接口。适用于科研数据分析、生成高质量出版物图表以及构建复杂的子图布局。
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基于HTML/CSS的研究海报制作

pptx-posters
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
384
本技能用于创建基于HTML/CSS的学术研究海报，支持导出为PDF或PPTX格式。它提供现代、响应式的布局，并指导用户生成视觉元素，确保海报内容简洁、文字巨大且高对比度，从而保证从远距离观看时的极佳可读性。
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React设计系统代码生成器

rayden-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
78
本工具用于使用指定的Rayden UI组件库和Tailwind CSS，生成符合生产标准的React界面代码。它确保生成的代码严格遵守设计系统规范，涵盖了组件使用、设计令牌、属性校验和布局模式。非常适用于搭建仪表盘、登录表单、数据表格等复杂页面，保证界面美观和一致性。
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学术论文科学可视化

scientific-visualization
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
171
用于创建符合学术期刊要求的专业级科学图表。该技能指导用户掌握科学数据的可视化最佳实践，包括复杂的多面板布局、错误条的准确展示、色盲友好色谱的使用，以及遵循如Nature、Science等主流期刊的排版和导出规范。确保图表在不同格式和分辨率下保持最高质量。
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