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认知推理与智能体校验系统
ejentum-reasoning-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
该系统提供了一套完整的认知操作库,用于指导复杂AI智能体进行批判性思维。它包含推理、代码、反欺骗和记忆四大专用校验模块,能有效避免幻觉、推理衰退等常见智能体故障。调用时,智能体获取的不是最终答案,而是一个包含失败模式、执行流程和校验测试的结构化“脚手架”,确保输出结果的健壮性和自我验证性。
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F#测试模式与最佳实践
fsharp-testing
affaan-m/everything-claude-code
406
本技能包提供了针对F#应用的全面测试模式和最佳实践。它涵盖了单元测试(xUnit, FsUnit)、属性测试(FsCheck)、依赖模拟(NSubstitute)以及完整的集成测试(WebApplicationFactory)。适用于提升代码覆盖率、验证复杂业务逻辑,并构建健壮的.NET测试基础设施。
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市场驱动的决策与创业评估
andreessen
alirezarezvani/claude-skills
283
本技能模拟了顶尖投资人(如Marc Andreessen)的思维模式,用于对商业构想、产品和创业项目进行压力测试。它严格遵循“市场优先”的原则,认为市场是唯一决定因素,并以此来评估产品是否具备真正的市场契合度(PMF)。此技能不会提供空泛的安慰,只给出基于市场数据和逻辑的、极具批判性的决策建议。
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开发者入职文档生成器
developer-onboarding-doc
mohitagw15856/pm-claude-skills
106
本技能用于为新服务或代码库生成一份结构化的开发者入职指南。它涵盖了服务架构、本地环境配置、关键代码模式、测试方法、部署流程和团队联系人,旨在帮助新工程师快速融入,实现高效工作。
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全景代码质量扫描与修复
brooks-sweep
sickn33/antigravity-awesome-skills
433
本技能提供全景扫描模式,对代码衰减、架构健康度、技术债务和测试质量等多个维度进行统一分析。它能自动应用安全的修复措施到代码库,并引导用户确认所有高风险更改。适用于进行深入的代码健康审计和自动化重构。
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高级测试模式与工具
code-showcase-testing-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
本技能提供了基于Jest和React Native的高级单元测试指南和实用工具。涵盖了测试驱动开发(TDD)流程、行为驱动开发(BDD)原则、模块和GraphQL钩子的高级模拟策略,以及为Props和数据创建可重用的工厂函数。用于编写结构清晰、可维护、健壮的单元测试。
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生成生产级Pytest单元测试
pytest-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
291
本技能用于生成生产级别的Python单元和集成测试。它覆盖了Pytest框架的高级模式,包括:使用fixture管理资源和生命周期、参数化测试、自定义标记、Mock外部依赖、以及最佳实践等。适用于需要编写高质量、健壮的Pytest测试代码场景。
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测试自动化框架迁移
test-framework-migration-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
329
本技能旨在充当资深QA自动化架构师,负责在Selenium、Playwright、Puppeteer和Cypress等主流UI测试框架之间迁移和转换测试脚本。它通过应用API映射、生命周期调整和模式标准化,帮助用户高效地将测试从一个框架重写到另一个框架。
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WebdriverIO端到端自动化测试
webdriverio-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
本技能用于生成基于WebdriverIO (WDIO)的端到端(E2E)自动化测试,支持JavaScript和TypeScript。它涵盖了核心测试模式,包括页面对象模型(POM)、高级选择器和等待策略。用户可以配置本地或云端(如LambdaTest)环境,适用于模拟复杂的用户流程,确保应用程序跨多浏览器和环境的质量。
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大规模安全Go代码重构
golang-refactoring
samber/cc-skills-golang
436
此技能提供了一套安全、系统化的Go代码重构流程。它支持行为保留的复杂重构,包括重命名、提取函数、移动包和应用设计模式,并强调通过测试和原子提交来维护代码的稳定性和可维护性。适用于大型项目代码结构优化。
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AI辅助回归测试最佳实践
ai-regression-testing
affaan-m/ECC
430
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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遵循现有模式的API连接器构建
api-connector-builder
affaan-m/ECC
182
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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