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技术设计文档创建器

technical-design-doc-creator
tech-leads-club/agent-skills
346
该技能用于创建全面的技术设计文档（TDD），帮助用户系统化地梳理软件架构决策、实现计划和风险评估。它遵循行业最佳实践，如Google Design Docs和RFC模式。重点在于记录高层次的架构设计和决策依据，而不是具体的代码实现细节。
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技术图解分析器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
170
为技术图解场景提供自动化分析指导，涵盖图表、演示及视觉文档，输出符合行业标准的代码与配置，帮助用户掌握最佳实践并验证成果。
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电报机器人开发架构专家

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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

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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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Temporal Python 工作流测试策略

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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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AWS Terraform 模块设计指南

terraform-aws-modules
sickn33/antigravity-awesome-skills
388
本技能旨在提供专业的AWS基础设施管理指导，帮助用户使用Terraform构建和审查生产级别的AWS环境。内容涵盖了模块化设计、远程状态管理（S3+DynamoDB）以及遵循最新的HCL最佳实践，确保代码可重复、安全可靠。
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Terraform基础设施自动化工作流

terraform-infrastructure
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工作流提供了一个完整的、多阶段的Terraform基础设施即代码（IaC）实践指南。它涵盖了从基础配置、资源编排、模块创建、状态管理，到多环境部署、CI/CD集成和安全加固的全流程最佳实践，旨在帮助用户构建可扩展、可重复和高度可靠的云基础设施。
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Terraform多云模块库

terraform-module-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块库提供了一套生产级的、可复用的Terraform模块模式，用于标准化管理AWS、Azure和GCP等主流云平台的基础设施。它旨在帮助用户遵循IaC最佳实践，构建和部署多云兼容、高可靠性的基础设施组件。
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系统化测试故障修复

test-fixing
sickn33/antigravity-awesome-skills
318
本技能提供一套系统化、多步骤的方法，用于识别和修复代码库中的所有失败单元测试。它指导用户按智能分组（如按导入错误或属性错误），优先从基础设施层到业务逻辑层进行修复，并确保彻底验证以防止回归。适用于大型重构后、调试持续集成/持续部署（CI/CD）失败，或被明确要求使测试套件通过的场景。
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软件测试全流程专家

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Jeffallan/claude-skills
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这是一项全面的软件质量保证专家技能，覆盖了从功能、性能到安全的全生命周期测试。它指导用户如何制定测试策略、编写单元测试、集成测试和端到端测试，并涉及代码覆盖率分析、处理不稳定（flaky）测试以及生成详细的缺陷和质量报告，是构建高质量软件的必备工具。
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移动应用自动化测试

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于执行跨越iOS和Android的移动应用端到端自动化测试。本技能模拟真实用户操作，覆盖了UI流程、手势交互、表单验证和平台特有行为。它支持Appium、Detox等主流测试框架，是进行跨平台质量保证和构建稳定CI/CD流水线的关键工具。
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界面视觉回归检测

testing-visual-regression
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于检测用户界面组件的视觉回归。通过捕获屏幕截图并与预设的基线（baseline）进行像素级的对比，可以有效找出代码迭代、不同设备或环境导致的意外样式或布局变化，确保UI的一致性和稳定性。
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