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测试并行器指南

test-parallelizer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供测试并行任务的自动化辅助，涵盖最佳实践、配置建议与并行化单元/集成测试的代码示例，适合构建可靠的测试自动化流程。

隔离 Git 工作树

using-git-worktrees

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过按优先级挑选目录、验证忽略规则、自动化执行项目依赖与测试、并报告状态，确保在不同分支之间以隔离的 Git 工作树并行开发时不会污染仓库。

可靠工作流自动化

workflow-automation

sickn33/antigravity-awesome-skills

介绍让 AI 代理可靠运行的工作流自动化基础设施，包括 n8n、Temporal、Inngest 等平台与顺序、并行和协调者-工作者等模式，帮助构建可恢复、可观察的生产级流程。

Dask 大数据并行处理

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Dask 是 Python 库，通过并行化 DataFrame、Array、Bag 以及自定义任务，把 pandas/NumPy 工作流扩展到超出内存的规模，可在多核或集群上完成 ETL、日志处理和分布式 ML。

Datamol化学信息工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。

稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。

Git 工作树并行开发管理器

git-worktree-manager

alirezarezvani/claude-skills

用于管理Git工作树，实现多个功能分支的安全并行开发。它能标准化分支隔离、自动分配唯一的网络端口，并同步环境配置，确保多个开发代理或终端会话可以同时工作，互不干扰。同时提供检测和安全清理过时工作树的功能。

Git 工作树隔离

using-git-worktrees

obra/superpowers

通过优先目录查找、忽略检查、依赖安装和基线测试，自动化创建隔离的 Git 工作树，确保在并行开发特性分支时不污染主工作区。

Playwright Java 测试自动化

playwright-java

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供企业级 Playwright Java 测试脚手架，结合 POM、JUnit 5、线程安全并行、Allure 报告与 CI 流水线，快速搭建跨浏览器与接口/界面混合测试并修复不稳定问题。

多智能体代码编排系统

claude-devfleet

affaan-m/everything-claude-code

该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。

并行代理竞赛平台

alirezarezvani/claude-skills

AgentHub 在独立 git 工作树里并行运行多个智能体，通过指标或 LLM 评估结果，选出最优分支合并，适用于代码优化、内容变体或多策略探索。

规范驱动交付管理

automazeio/ccpm

CCPM 覆盖从 PRD 到 epic 再到 GitHub issue 的规范化交付流程，涉及需求规划、史诗拆解、同步、并行执行、状态查看等环节，并要求对确定性查询运行对应脚本。

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