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结构化供应商评估框架
vendor-evaluation
mohitagw15856/pm-claude-skills
143
这是一个用于正式采购决策的综合性框架。它指导用户建立加权评分卡和详细评估标准,涵盖了功能匹配度、商业条款、安全合规性及供应商稳定性等方面。当您需要进行RFP(信息征集)、比较多个供应商或做出关键软件服务决策时,使用此框架确保决策过程全面且风险可控。
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图像生成与编辑工作流
image-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
324
本技能提供了一个完整的图像生成和编辑工作流,使用 Google 的 Gemini Nano Banana Pro 模型(gemini-3-pro-image-preview)。适用于生成视觉素材、创建Logo、编辑照片或制作产品模型等任务。它采用稳定的文件级请求方式,确保能处理复杂的图像数据和API调用。
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Drizzle迁移冲突诊断与修复
drizzle-migration-conflict
sickn33/antigravity-awesome-skills
456
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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缺陷根因分析与定位
bug-hunt-swarm
sickn33/antigravity-awesome-skills
144
这是一个系统性的、只读的复杂软件缺陷诊断工具。它通过启动四个专业的子智能体并行工作,对程序缺陷、回归、崩溃或不稳定的行为进行深入的根因分析。该技能不进行任何代码修改,专注于提供多角度的故障定位、代码路径追踪和最快的验证路径,帮助用户系统性地理解“为什么会出错”。
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Git合并/变基冲突解决指南
resolving-merge-conflicts
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
本指南提供了一个结构化的工作流,用于解决Git合并或变基过程中出现的代码冲突。它指导用户分析冲突的来源,在保留原始开发意图的前提下解决代码块,并必须运行全面的自动化测试,确保最终代码库的稳定性和功能性。
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自动化Selenium测试脚本生成
selenium-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
351
本技能指导用户生成生产级别的Selenium WebDriver自动化脚本和端到端测试。支持Java、Python、JavaScript等多种语言,并能处理本地运行和TestMu AI云端的跨浏览器测试需求。作为高级QA架构师,它强调应用最佳实践,如使用显式等待(Explicit Waits)和页面对象模型(POM),确保测试代码稳定可靠。
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TestNG Java测试框架生成
testng-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
320
本技能用于生成结构完善、功能强大的TestNG Java测试代码。它支持分组测试、数据驱动测试(@DataProvider)、并行执行配置、XML套件管理以及自定义监听器等高级功能,适用于构建稳定、可扩展的企业级自动化测试用例。
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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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智能体自调度与编排指南
agent-self-scheduling
sickn33/antigravity-awesome-skills
137
本指南详细介绍了AI智能体任务的定时、循环和周期性调度方法。内容涵盖了外部调度器(如Cron、systemd)和内置调度器(如Hermes),指导用户如何安全地设置心跳任务、实现自动化流程,并避免了常见的调度陷阱,以确保任务的稳定执行。
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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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智能体框架构建指南
agent-harness-construction
affaan-m/ECC
297
本指南提供了构建健壮AI智能体(Agent)的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果,并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用,实现从原型到稳定生产系统的升级。
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AI优先工程实践模型
ai-first-engineering
affaan-m/ECC
248
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制,确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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