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TDD绿色阶段最小代码实现
tdd-workflows-tdd-green
sickn33/antigravity-awesome-skills
435
本技能用于指导开发者进行TDD流程中的“绿色阶段”。核心原则是:只实现通过当前失败测试所需的最小代码量。这有助于快速搭建功能骨架和验证业务逻辑,避免过早陷入复杂的架构设计,将重构留待后续阶段。
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基于TDD的安全代码重构
tdd-workflows-tdd-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
260
这是一个用于执行安全、系统化代码重构的专业工作流。它基于TDD原则,提供了一套从代码评估、检测代码异味、应用设计模式(如SOLID、Factory等)到性能优化的完整流程。适用于需要提升代码结构、重构大型模块或维护遗留系统,同时必须保证100%测试覆盖率和功能稳定的开发场景。
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GitHub问题解决专家
team-collaboration-issue
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
该专家技能专注于GitHub问题的系统性解决。它涵盖了从问题分类、根本原因分析到功能实现和协作开发的全流程。核心能力包括测试驱动开发和专业PR管理,帮助用户将模糊的问题报告转化为符合现代CI/CD流程的生产级代码。
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Rube MCP Teamcamp 自动化
teamcamp-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Rube MCP 调用 Composio Teamcamp 工具包,按顺序搜索工具、确认连接、遵循 schema 并执行,确保自动化流程安全稳定。
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Teams Webhook 发送助手
teams-webhook-sender
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
面向业务自动化的 Teams Webhook 发送流程助手,提供行业最佳实践、可生产部署的配置与验证流程,覆盖工作流、邮件、表格和流程优化等场景。
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电报机器人开发架构专家
telegram-bot-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
本技能涵盖了电报机器人从零到一的完整构建流程。内容深度涉及机器人架构设计、Telegram Bot API调用、用户体验优化、商业变现模型(如订阅制、付费功能)以及生产环境部署(Webhook)。帮助您构建出实用、高可扩展性的智能聊天机器人。
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Telegram 迷你应用架构
telegram-mini-app
sickn33/antigravity-awesome-skills
397
提供 Telegram Mini App 全流程指导,涵盖 TON 生态、Web App API、加密支付、用户认证、病毒式传播与 UX 规范,帮助团队在 Telegram 内部署游戏、DeFi 或变现工具。
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Rube MCP Telnyx 自动化
telnyx-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
237
通过 Composio 的 Rube MCP 桥接自动化 Telnyx 工作流,强调先搜索工具、校验连接及遵循 schema,再执行多工具命令,适用于频繁管理 Telnyx 操作的场景。
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Teltel 自动化任务流程
teltel-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
95
通过 Composio 的 Teltel 工具包借助 Rube MCP 自动化 Teltel 任务,强调先搜索工具、确认连接、遵循架构并按步骤执行多工具操作的流程。
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Python工作流编排与流程编排
temporal-python-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该指南是关于使用Temporal Python SDK进行持久化工作流编排的专家资源。它涵盖了分布式事务、Saga模式、信号处理和查询模式等高级流程设计。适用于构建高度可靠、可扩展的长期运行后端系统,是掌握异步/等待和生产级流程部署的必备知识库。
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Temporal Python 工作流测试策略
temporal-python-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套全面的指南,用于测试使用 Python 编写的 Temporal 工作流。它涵盖了单元测试(使用时间跳跃)、集成测试(模拟依赖)和重放测试(验证确定性)的最佳实践,旨在帮助用户建立高覆盖率、高可靠性的异步工作流测试体系,适用于 CI/CD 集成。
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TensorBoard 可视化工具包
tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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TensorBoard 提供统一可视化界面,跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈,适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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