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内容一致性校验器

000-jeremy-content-consistency-validator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
对网站、GitHub仓库和本地内部文档之间的内容进行只读比对，生成记录版本、特性、术语和联系方式差异的报告，确保内部资料与官网保持一致。
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ADR 生成器助手

adr-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
161
在技术文档流程中自动化生成架构决策记录（ADR），提供行业规范、可直接应用的代码/配置片段，并对 API 文档、用户指南及文档自动化输出进行校验。
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API 接口契约设计

api-contract
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
327
本技能用于定义完整的API契约文档，作为前后端服务之间的共享接口规范。它指导用户定义完整的请求/响应模式、端点路由、TypeScript接口和标准化的错误处理流程。适用于构建、修改或记录系统组件之间的交互点，确保系统集成和类型的一致性。
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API 接口契约设计

api-contract
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
327
本技能用于定义完整的API契约文档，作为前后端服务之间的共享接口规范。它指导用户定义完整的请求/响应模式、端点路由、TypeScript接口和标准化的错误处理流程。适用于构建、修改或记录系统组件之间的交互点，确保系统集成和类型的一致性。
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API 文档自动生成器

api-documentation-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
199
该工具可从代码库自动生成全面、专业的API文档。它详细记录了所有端点、请求/响应结构、参数规范、认证要求，并提供cURL、Python、JavaScript等多种语言的代码示例。适用于维护和发布REST、GraphQL等各类API文档。
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系统架构设计与决策

architecture-designer
Jeffallan/claude-skills
500
本技能模拟高级软件架构师的角色，专注于高层次的系统设计、架构评审和决策制定。它指导用户定义核心系统结构，评估复杂的跨技术栈权衡取舍，并规划系统的可扩展性。主要输出包括系统架构图和架构决策记录（ADRs），确保所有关键技术选择都经过了正式的文档化和深入的论证。
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音频转录与会议纪要

audio-transcriber
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
将录音转换为结构化 Markdown 文档，附带说话人、时间戳、字幕和会议摘要，适用于会议、访谈、课程等场景的快速记录。
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音频转录与会议纪要

audio-transcriber
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
将录音转换为结构化 Markdown 文档，附带说话人、时间戳、字幕和会议摘要，适用于会议、访谈、课程等场景的快速记录。
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C4模型系统上下文建模

c4-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
432
专精于C4模型（Context Level）系统上下文文档的生成。该技能用于定义系统的整体边界，详细记录系统用户（Personas）、核心功能、用户旅程以及外部依赖关系。它提供了一个对非技术人员友好的高层级视图，非常适合进行系统架构设计和需求范围界定。
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变更日志与版本自动化

changelog-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
该技能用于自动化生成从提交记录、拉取请求（PR）和发布标签中提取的完整变更日志和发布说明。它确保了文档符合行业标准（如Keep a Changelog），从而简化了发布流程，并标准化了版本管理实践。
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健壮的Bash脚本开发流程

bash-scripting
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
这是一个用于创建生产级Bash脚本的完整多阶段工作流。它涵盖了从设计、结构搭建到核心实现、防御性编程、完善错误处理、日志记录、自动化测试（如Bats）和文档编写的整个生命周期。非常适用于系统运维、CI/CD自动化和DevOps脚本开发。
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大模型上下文工程基础

context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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