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AI辅助回归测试最佳实践
ai-regression-testing
affaan-m/everything-claude-code
482
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点,尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试,确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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网络战役归因证据分析
analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标,包括基础设施重叠、战术技术流程(TTP)一致性、恶意代码相似性及运营模式,以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析(ACH)等结构化方法,构建可信度加权的评估报告,大幅提升威胁情报的精确度。
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项目技能审计与推荐
project-skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
410
本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义,来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式,或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能,确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致,从而提升项目的执行准确性和效率。
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代码简化与重构审查
simplify-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
190
该技能用于对代码差异(diff)进行全面审查,旨在提高代码的清晰度、可重用性、效率和整体质量。它会调用多个专业子代理(如复用性、效率、质量等)并行分析代码,识别出冗余、低效或不符合最佳实践的模式。用户可以在需要时应用高置信度、保证行为一致性的安全修复,从而安全地重构和优化代码。
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构建可扩展设计系统
design-system
affaan-m/everything-claude-code
196
本指南旨在指导构建一套可扩展、高维护性的设计系统。涵盖了设计令牌(Design Tokens)、可重用组件、布局模式等核心要素。帮助团队确保产品在不同平台上的设计和实现高度一致,并强制执行可访问性标准。
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品牌声音一致性构建
brand-voice
affaan-m/everything-claude-code
151
该技能能够从真实的来源素材(如帖子、文章、网站文案)中提取独特的风格模式和节奏,构建一套可复用的“品牌声音配置文件”。它能确保品牌在社交媒体、内容营销和对外公关等所有渠道上保持高度一致和辨识度,避免空泛的AI文案。
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上下文模式指南
context-mode
mksglu/context-mode
85
为大型输出、CLI 命令、Playwright 捕获和 MCP 集成制定默认上下文模式流程,确保所有复杂操作使用 ctx_execute 或 ctx_execute_file,从而保持性能和一致性。
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上下文模式诊断检查
ctx-doctor
mksglu/context-mode
81
本工具用于运行全面的上下文模式环境诊断。它检查运行时、钩子、FTS5、插件注册以及npm和市场占位符等关键组件的状态。使用此技能快速识别潜在的技术问题或配置不一致性,确保系统平稳运行。
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遵循现有模式的API连接器构建
api-connector-builder
affaan-m/everything-claude-code
413
本指南用于指导开发者如何构建新的API连接器或提供程序,要求其严格遵循目标代码库已有的集成架构和模式。核心目标是在不引入新架构的前提下,完成新的集成,确保配置、认证、错误处理和测试风格等方面的系统一致性。
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代码库架构蓝图生成器
architecture-blueprint-generator
github/awesome-copilot
446
本工具可全面分析现有代码库,自动生成详细且权威的架构蓝图。它能检测技术栈、识别架构模式(如微服务、整洁架构),并深入记录依赖流、跨切面关注点(安全、日志)和数据模型。旨在确保架构的高度一致性,便于新成员上手,并指导后续开发工作。
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PagerDuty 自动化工具
pagerduty-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
436
通过 Rube MCP 的 Composio 工具自动化 PagerDuty 的事件、服务、值班和报表流程,先查询当前工具模式、确认连接状态再执行事件管理、告警分析、服务配置及排班调整等操作,确保状态一致且避免非正常转态。
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技术栈蓝图生成器
technology-stack-blueprint-generator
github/awesome-copilot
433
该工具能够深度分析代码库,自动生成详细的、结构化的技术栈蓝图。它能够识别并文档化整个技术栈,包括主要语言、依赖关系、版本信息、许可协议和实现模式。生成的结果覆盖了编码规范、使用示例(如API和数据访问层)以及架构图,确保开发项目在架构上保持高度一致性。
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