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代码成熟度评估器

code-maturity-assessor
trailofbits/skills
119
基于Trail of Bits九大类框架，系统评估代码成熟度，涵盖算术安全、访问控制、文档、MEV、测试等，并输出评分卡与改进建议。
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行为准则生成器

code-of-conduct-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
299
自动化生成行为准则文档，提供生成器流程指导、最佳实践建议，以及产出验证，适用于技术文档编写。
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生成结构化PR审查文档

comprehensive-review-pr-enhance
sickn33/antigravity-awesome-skills
326
本技能可根据Git差异（diff）自动生成结构化、全面的拉取请求（PR）描述。它不仅提供变更摘要，还能自动添加详细的变更分类（如代码、测试、配置等）、安全风险评估，以及针对不同文件类别的专业审查清单，极大地提升代码审查的深度和效率。
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验证Conductor项目结构

conductor-validator
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
该技能用于验证Conductor项目的完整性、一致性和正确性。它检查必需目录是否存在，验证关键项目文档（如index.md, product.md等）是否齐全，并确保结构符合规范。适用于项目设置后、诊断问题或在实施前进行项目上下文验证。
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配置参考生成器

configuration-reference-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
54
在技术文档领域自动化生成配置参考，提供步骤指导、行业最佳实践、可生产代码，并针对标准验证输出，适用于 API 文档、用户指南、架构文档以及文档自动化场景。
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Confluence 页面自动化

confluence-automation
davepoon/buildwithclaude
268
通过 Rube MCP（Composio）自动化 Confluence 的页面创建/更新、内容搜索、空间管理、标签和层级导航，执行前先调取 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新 schema，便于统一编排文档流程。
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Confluence知识库架构与管理专家

confluence-expert
alirezarezvani/claude-skills
287
该技能涵盖Atlassian Confluence的专家级知识，专注于构建和管理企业级知识库和文档系统。包括设计复杂的空间层级、配置精细化权限、创建可重用模板，以及利用高级宏（如Jira集成、目录生成）实现文档标准化和内容治理，适用于构建高效协作工作流。
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Claude 外部应用连接器

connect-apps
ComposioHQ/awesome-claude-skills
275
通过 Composio Tool Router 将 Claude 与 Gmail、Slack、GitHub 及更多 1000+ 应用连接，直接在对话中发送邮件、提交问题、发布消息或更新文档与数据，让 AI 代理真正动手操作。
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协作内容研究写作助手

content-research-writer
ComposioHQ/awesome-claude-skills
231
作为写作伙伴，协助梳理大纲、开展研究并添加引用，优化开头与各部分表达，让博客、教程、观点或文档更精炼且保留个人风格。
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情境驱动的开发流程指南

context-driven-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
424
本指南将项目上下文（Context）视为与代码同等重要的核心资产。它指导用户建立系统化的项目文档（包括产品愿景、技术栈、工作流等），确保开发过程的每一步都具备高度的结构化和一致性，特别适用于管理复杂系统和与AI模型协作进行开发。
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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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上下文优化策略

context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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