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代码审查卓越指南
code-review-excellence
sickn33/antigravity-awesome-skills
54
本指南旨在将代码审查从简单的“门禁检查”提升为知识分享过程。它指导用户系统性地分析代码变动,重点评估代码的正确性、安全性、性能和可维护性。适用于代码评审、建立开发标准和指导初级开发者提升整体代码质量。
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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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多环境API配置管理
gamma-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
208
本指南详细介绍了如何为SaaS服务配置跨环境(开发、预发布、生产)的API访问。它指导如何通过设置工作区、管理环境密钥(如使用AWS Secrets Manager)和实现环境卫兵,来确保代码在不同部署阶段的正确性和安全性。适用于构建健壮的CI/CD流程和客户端配置。
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加密测试向量库
wycheproof
trailofbits/skills
299
Wycheproof 提供涵盖常见攻击场景的加密测试向量,帮助验证 AES、ECDSA、ECDH、RSA 等库在边缘条件下的正确性,适合 CI 回归及审计流程。
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安卓UI自动化测试与验证
android-ui-verification
sickn33/antigravity-awesome-skills
155
本技能提供了一套系统化的安卓端到端UI测试和验证框架。它指导用户完成设备校准、使用uiautomator发现UI元素、执行复杂的交互操作(点击、滑动、输入),并通过截图和实时日志分析(logcat)进行结果报告。适用于确保React Native或原生Android应用的功能稳定性和界面正确性。
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设计冲刺验证框架
design-sprint
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
134
这套框架提供了一套为期五天的结构化流程(包括映射、草图、决策、原型和测试)。它指导团队用真实用户快速检验和验证产品想法,目的是在最短时间内排除开发风险,确保产品开发方向的正确性,尤其适用于解决重大商业难题的团队。
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巴基斯坦支付系统集成
pakistan-payments-stack
sickn33/antigravity-awesome-skills
330
这是一个用于为面向巴基斯坦市场的SaaS平台设计和实现生产级支付网关的综合工程栈。它涵盖了整合JazzCash、Easypaisa等主流本地支付提供商,处理复杂的支付流程(包括PKR计费、Webhook、幂等性处理),并执行至关重要的财务对账和审计流程。旨在确保巴基斯坦B2B/SaaS计费操作的高正确性和可靠性。
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评估和排名智能体结果
eval
alirezarezvani/claude-skills
155
用于评估和对一个智能体工作流(AgentHub)中多个智能体的输出结果进行排名。它支持基于指标的评估(如运行特定命令衡量性能),以及高级LLM判官模式。该模式根据正确性、简洁性和整体质量等多维度进行定性比较,帮助用户确定最佳的最终提交结果。
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Flutter 代码评审技能
code-review
evanca/flutter-ai-rules
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为 Flutter/Dart 的 PR/MR 提供结构化的代码审查,围绕正确性、安全、风格、测试与文档,确认分支范围、依赖更新和 CI 状态,确保变更清晰可维护。
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测试驱动开发
test-driven-development
addyosmani/agent-skills
405
测试驱动开发是一种在编写代码前先编写测试的软件开发方法。遵循红绿重构循环,确保代码质量和可靠性。适用于实现新逻辑、修复错误或修改功能,以验证代码正确性。防止回归错误,构建适合 AI 代理的健壮代码库。
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代码审查与质量保障
code-review-and-quality
addyosmani/agent-skills
147
这份指南提供了一个严格的多维度代码审查框架,涵盖了正确性、可读性、架构、安全性和性能五个关键维度。在合并代码、重构或评估AI生成代码时使用,确保所有代码变更都经过全面的质量检查,持续提升代码健康度,避免引入技术债务。
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Arize LLM评估与监控
arize-evaluator
github/awesome-copilot
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本技能用于在Arize平台上设置和运行LLM判官评估。用户可以定义评估器(包括提示词模板、分类选项和模型),并将评估器应用于项目或实验数据。支持对幻觉、忠实度、正确性等关键指标进行打分,并实现持续监控,确保LLM性能的完整追溯。
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