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Makepad事件与动作处理模式

robius-event-action
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
本技能集提供了在Makepad应用中处理复杂事件和自定义动作的最佳实践。它涵盖了中央动作处理（使用MatchEvent）、组件间通信以及复杂的应用状态逻辑，适用于构建稳健的聊天客户端或复杂的用户界面系统。
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Matrix SDK 集成指南

robius-matrix-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
468
本技能提供将 Matrix SDK 集成到 Makepad 应用的最佳实践和架构指导。它详细介绍了构建实时聊天客户端所需的核心功能和模式，包括使用原生滑动同步进行高效房间更新、处理异步请求（如发送消息、获取时间线）以及在 Tokio 运行时环境中管理复杂的 Matrix 通信操作。
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应用状态管理与持久化模式

robius-state-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
464
本技能集提供了应用状态管理和数据持久化的最佳实践，尤其适用于基于Makepad架构（Robrix/Moly）的大型应用。它详细介绍了如AppState核心结构、通过Scope传递状态的方法，以及使用serde进行跨会话持久化数据的处理机制，是构建健壮的、多会话用户界面的关键指南。
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Makepad组件设计模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
221
本技能汇集了Makepad UI组件设计的最佳实践和标准模式。它提供了从模态对话框、可折叠区域到拖放重排等一系列高级组件模式，帮助开发者创建高性能、可复用且结构化的用户界面。
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Semgrep 安全规则编写指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
387
这是一个用于创建和完善自定义 Semgrep 规则的专业指南。它详细介绍了如何编写高质量、高精度的静态分析规则，用于检测代码中的安全漏洞、潜在的程序缺陷，并确保代码符合最佳工程实践。核心方法包括“测试优先”和使用污点分析（Taint Mode）。
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Git钩子自动化：代码质量保障

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sickn33/antigravity-awesome-skills
233
本技能旨在指导用户在代码提交和推送阶段设置自动化代码质量门禁。它涵盖了使用Husky、lint-staged和pre-commit框架的最佳实践，帮助开发者在代码进入CI之前，强制执行代码风格检查、代码格式化、类型校验和规范化的提交信息，从而极大地提升代码卫生度和团队协作一致性。
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shadcn/ui 组件设计系统开发指南

shadcn
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
本指南是使用 shadcn/ui 组件库构建现代、可访问、可扩展用户界面（UI）的权威参考。它详细阐述了组件组合原则、样式规范（包括Tailwind CSS的最佳实践）、表单结构和核心开发规则。适用于需要构建复杂设计系统，并确保代码质量和设计一致性的前端开发者。
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SwiftUI代码最佳实践审查

swiftui-pro
twostraws/SwiftUI-Agent-Skill
290
这是一个为SwiftUI项目设计的代码审查工具。它能全面分析代码质量，确保代码遵循现代Swift API、实现最佳性能、管理稳健的数据流，并符合Apple的人机界面指南和可访问性标准（如VoiceOver和Dynamic Type）。适用于编写、重构或审查复杂的SwiftUI代码，以保持高代码卫生和可维护性。
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现代 Perl 开发模式

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affaan-m/everything-claude-code
413
概述 Perl 5.36+ 的惯用写法与最佳实践，涵盖签名、错误处理、Moo 面向对象、正则与数据结构等，适用于新建、审查、重构或迁移 Perl 代码时。
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Sankhya仪表板最佳实践

sankhya-dashboard-html-jsp-custom-best-pratices
sickn33/antigravity-awesome-skills
50
为Sankhya仪表板开发提供HTML/JSP/Java/SQL最佳套路，涵盖参数防护、BI约定、UI一致性和延迟加载等，帮助构建安全稳定的展示页面。
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SkillCheck 验证工具

skill-check
sickn33/antigravity-awesome-skills
137
在发布或调试技能前读取 SKILL.md，依据 agentskills 规范和 Anthropic 最佳实践做结构、语义、命名与质量检查，及时捕捉格式与一致性问题。
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大模型结构化输出提取

llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型（LLM）API中提取类型安全、结构化的数据，避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型（如OpenAI、Anthropic、Google）的最佳实践，包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码，以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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