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搜索文件系统，共找到 32 条记录

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Azure数据湖存储Python SDK

azure-storage-file-datalake-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK为Python提供了全面的Azure数据湖存储Gen2支持。它允许开发者操作分层文件系统，执行创建、列出、上传、下载、管理文件和目录元数据等核心大数据操作。适用于构建数据分析管道和云端数据处理工作流。

Bun环境开发指南

bun-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南全面介绍如何使用Bun这个高性能、现代化的JavaScript/TypeScript运行时环境。内容涵盖了从安装、项目配置到包管理、以及利用Bun内置的API（如文件系统和HTTP服务器）的完整开发流程。非常适合需要高性能、现代化JS/TS开发，或从Node.js迁移的用户。

路径遍历测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills

用于授权的路径遍历测试，梳理涉及文件操作的参数，尝试多种绕过手法，并记录可读取的敏感文件，帮助防御方加固文件系统访问控制。

嵌入式固件分析与逆向工程

firmware-analyst

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了一套完整的嵌入式固件分析和逆向工程工作流。内容涵盖了从硬件层面的数据提取（如UART、JTAG、SPI Dump），到文件系统解析（SquashFS, JFFS2），再到使用Ghidra等工具进行二进制代码分析，以及识别缓冲区溢出、命令注入等常见安全漏洞，是安全研究人员的必备技能。

Next.js应用路由最佳实践

nextjs-best-practices

sickn33/antigravity-awesome-skills

本文档是关于使用 Next.js App Router 开发现代、可扩展应用的最佳实践指南。它系统地介绍了服务器组件与客户端组件的决策、高级数据获取模式（如缓存、重验证）、文件系统路由组织、API 路由处理，以及图像和打包优化的性能策略。帮助开发者构建高性能、健壮的全栈 React 应用。

文件系统项目规划与管理

planning-with-files

OthmanAdi/planning-with-files

这是一个基于文件的专业规划系统，模拟了专业工作流（如Manus）。它使用持久化的Markdown文件（`task_plan.md`、`findings.md`、`progress.md`）作为“外部工作记忆”，用于管理复杂的、多步骤的项目、研究或开发任务。这极大地增强了上下文的持久性和结构化跟踪能力，确保在漫长的工作过程中信息不会丢失。

基于协议的Swift依赖注入测试

swift-protocol-di-testing

affaan-m/everything-claude-code

通过将文件系统、网络、iCloud 等外部依赖抽象为专注协议，结合默认实现与 Swift Testing 模拟注入，使 Swift 并发模块获得可控的确定性测试流程。

Windsurf 工作空间架构指南

windsurf-architecture-variants

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了全面的指南，指导用户根据项目规模（如单体项目、大型Monorepo、复杂多服务）选择最佳的Windsurf工作空间结构。它详细阐述了文件系统和规则的配置策略，旨在确保AI工具获取到准确、聚焦的项目上下文信息，从而最大化开发效率。

Windsurf MCP 集成管理

windsurf-mcp-integration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能用于管理模型上下文协议（MCP）服务器与Windsurf的集成，极大地扩展了Windsurf的外部功能。它允许Windsurf通过标准化协议与外部资源（如数据库、文件系统、API和自定义工具）进行交互。适用于需要配置或使用Windsurf高级外部工具集成的场景。

技能安全审计器

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alirezarezvani/claude-skills

技能安全审计器在安装前检查 AI 代理技能，检测命令注入、提示劫持、依赖风险及文件系统越界等问题，输出 PASS/WARN/FAIL 判定并给出修复建议。

基于文件系统的上下文工程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制，用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件，系统能够实现按需、精准地检索信息，而不是将所有内容一次性加载到提示词中，从而大幅提高效率和稳定性。

大模型项目开发方法论

project-development

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套完整的LLM项目开发方法论。它指导用户如何系统性地评估任务是否适合大模型处理，设计模块化、可缓存的流水线架构（如采集、准备、处理、解析、渲染），并利用文件系统管理项目状态，确保AI应用的稳定性和可维护性。

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