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ADK智能体工程开发

adk-engineer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
用于架构、构建和生产化复杂的ADK智能体及多智能体系统。该技能遵循最佳实践，强调清洁的模块结构、强大的工具集成、全面的回归测试和部署自动化，确保交付可信赖、可部署的AI解决方案。
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依赖风险分析

analyzing-dependencies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
355
使用dependency-checker插件扫描npm、pip、composer、gem和go模块中的依赖，找出安全漏洞、过期包和许可冲突，便于在部署前评估风险并指导更新和合规处理。
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依赖风险分析

analyzing-dependencies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
355
使用dependency-checker插件扫描npm、pip、composer、gem和go模块中的依赖，找出安全漏洞、过期包和许可冲突，便于在部署前评估风险并指导更新和合规处理。
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Apollo集成参考架构设计

apollo-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
175
本知识模块提供了生产级的Apollo.io系统集成参考架构。它详细指导了如何构建一套分层的、完整的系统，涵盖了API服务层、业务逻辑层、后台任务队列以及数据模型，适用于构建专业的销售情报和客户关系管理同步系统。
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ARM Cortex-M 嵌入式固件开发

arm-cortex-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
256
专注于ARM Cortex-M微控制器（如STM32、Teensy）的底层嵌入式固件和驱动开发。能够设计和实现完整的、可编译的驱动模块，覆盖I²C、SPI、UART等多种总线协议。精通实时操作系统、多任务并发模型，并能处理硬件级的内存屏障、DMA同步和缓存一致性问题，确保系统高性能和稳定性。
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Node.js连接Azure PostgreSQL

azure-postgres-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
该模块提供了使用Node.js和TypeScript连接Azure Database for PostgreSQL Flexible Server的完整方案。它支持密码和推荐的Microsoft Entra ID零密码认证。内容涵盖了最佳实践，包括使用连接池管理资源、使用参数化查询防止SQL注入，以及实现事务（BEGIN/COMMIT/ROLLBACK）管理。
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Terraform 模块构建器

building-terraform-modules
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
328
基于用户需求调用 terraform-module-builder 插件，生成可复用、生产级的 Terraform 模块，包含最佳实践文档、安全和可扩展性设置，适合创建新模块或整理基础设施即代码。
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代码重构与洁净代码专家

code-refactoring-refactor-clean
sickn33/antigravity-awesome-skills
309
这是一个专业的代码重构专家，擅长应用洁净代码原则、SOLID设计模式和现代软件工程的最佳实践。它用于分析和重构代码，目的是显著提高代码的质量、可维护性和性能，特别适用于提升复杂、混乱或结构不良的代码模块。
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代码重构与清理专家

codebase-cleanup-refactor-clean
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
这是一个专业的代码重构助手，专注于提升代码库的整体质量、可维护性和性能。它擅长应用清洁代码原则、SOLID设计模式和现代软件工程的最佳实践。适用于清理技术债务、简化复杂模块，或为新功能开发做准备。
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组件识别与规模评估

component-identification-sizing
tech-leads-club/agent-skills
451
识别代码库中的架构组件，按语句计算规模指标，找出过大或过小的模块并输出清单与建议，辅助单体拆解规划。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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耦合分析专家

coupling-analysis
tech-leads-club/agent-skills
335
使用《Balancing Coupling in Software Design》中的三维模型分析模块间耦合，评估强度、距离与波动性，识别架构异味并指导解耦或融合决策。
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