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使用SLSA和Sigstore验证构建溯源

verifying-build-provenance-with-slsa-sigstore
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于强化软件供应链安全性。通过使用SLSA和Sigstore等行业标准，验证软件构建的完整性和来源可信度。它指导用户使用cosign和slsa-verifier等工具，通过检查签名和构建溯源证明，确保所有部署的工件确实来自受信任的构建环境，有效防御供应链攻击。
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GitHub Actions工作流调试专家

github-actions-debugger
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是专业的CI/CD诊断工具，专注于分析失败的GitHub Actions工作流日志。它能够识别出失败的根本原因，包括缺失的密钥、环境配置不匹配或过时的语法。最终输出将提供精确的YAML或代码差异（diff），指导用户修复和优化整个流水线。
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Drizzle迁移冲突诊断与修复

drizzle-migration-conflict
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于诊断、修复和预防多开发人员环境下的Drizzle Kit数据库迁移冲突。它解决了由于合并分支、变基或PR更新导致的迁移文件（如`_journal.json`或`snapshot.json`）冲突问题，帮助确保数据库模式演进的稳定性和代码仓库的同步性。
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Rust版Azure服务总线消息库

azure-servicebus-rust
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个用于Rust语言的Azure Service Bus客户端库。它支持使用服务总线队列和主题订阅机制，实现可靠的消息发送和接收。适用于需要构建事件驱动、高可靠性分布式系统的场景，确保消息在云环境中的持久传递。
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应用性能指标监控

expo-observe
sickn33/antigravity-awesome-skills
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EAS Observe用于监控生产环境中Expo应用的性能指标。它可以追踪应用启动时间、路由导航性能和自定义事件等关键性能数据。开发者通过在项目中集成`expo-observe`并使用EAS命令行工具进行查询，获取详细的性能报告，帮助优化用户体验。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

neon-ai-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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CI/CD API自动化测试集成

newman-cicd-integration
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于生成完整的、可直接使用的CI/CD流水线配置文件，实现自动化API测试。该技能支持GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins等主流平台，帮助用户将Postman集合无缝集成到自动化构建流程中，并自动处理环境配置、运行测试以及发布详细的JUnit和HTML报告。
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能力管理与技能配置

capabilities-manager
infragate/capa
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本技能是AI智能体能力的中央管理层。它以`capabilities.yaml`文件作为“单一事实来源”，用于配置项目中所有的技能、工具、钩子、代理和服务器。用户应在运行任何`capa`命令、集成新能力或解决环境配置问题时使用。
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KubeEye集群巡检工具

kubeeye
kubesphere/kubesphere
327
KubeEye是一款为Kubernetes环境设计的综合集群巡检工具，主要用于KubeSphere平台。它通过集成OPA/Rego、PromQL、文件完整性检查、内核参数验证和systemd健康检查等多种机制，系统性地检测工作负载、节点和配置中的各类问题。用户可以创建自定义巡检规则、制定排期计划，并查看详细的巡检报告，确保集群的合规性和稳定性。
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Cmux可靠的Markdown渲染

markdown-rendering
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
本技能解决了在cmux环境中渲染Markdown文件时可能出现的“空白显示”bug。由于直接移动Markdown表面会失败，本工具提供了两种可靠的流程来确保Markdown内容稳定、正确地显示在指定的cmux右侧窗口中，从而避免渲染失败。
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基于证据的组件配置规划

agent-sort
affaan-m/ECC
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该工具根据项目代码库的实际证据，生成精确的组件目录（ECC）安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包，而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”（DAILY）和“库/参考”（LIBRARY）两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集，优化开发环境的纯净度和效率。
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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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