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Apollo API 迁移与升级助手

apollo-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
266
本工具旨在帮助开发者安全地管理和自动化 Apollo.io API 的升级和迁移。它提供完整的流程，包括审计现有 API 调用，识别过时和弃用掉的接口与认证方式。通过生成迁移规则和运行影子测试（Shadow Test），确保在进行重大系统升级时，API 调用能够实现平稳过渡，避免服务中断。
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自主智能体设计模式

autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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自主智能体设计模式

autonomous-agent-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能集提供了构建复杂自主AI智能体（Agent）的完整设计蓝图和实践模式。它详细阐述了核心的“观测-思考-决策-行动”循环机制，涵盖了多模型集成策略和工具函数设计模式。适用于需要高级推理能力、复杂规划和外部工具调用的自动化系统构建。
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Azure AI 语音实时交互开发套件

azure-ai-voicelive-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
312
该SDK专为.NET开发者设计，用于构建实时的双向语音AI应用。它支持通过WebSocket进行通信，能够处理音频和文本流事件，并支持如函数调用等高级功能，是开发复杂虚拟助手和实时语音交互系统的理想工具。
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在 Windows 上运行 Unix 命令

busybox-on-windows
sickn33/antigravity-awesome-skills
67
BusyBox 是一个单文件、高度便携的工具集，集成了大量常见的 Unix 命令行工具（如 ls, grep, sed 等）。本技能旨在帮助用户在 Windows 环境下运行标准的 Unix 命令，解决了跨平台开发和脚本编写中的兼容性问题，是系统和开发人员的有力工具。
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纠正预防措施管理系统

capa-officer
alirezarezvani/claude-skills
186
本指南提供了医疗器械质量管理体系（QMS）的全流程纠正预防措施（CAPA）管理方法。它涵盖了从启动调查、采用5-Why或鱼骨图进行根源分析、制定纠正/预防措施，到最终验证措施有效性的完整流程，是确保持续合规和提高产品质量的关键工具。
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Bash防御性编程模式

bash-defensive-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
53
本技能提供了一套全面的指南，用于编写生产级、高鲁棒性的Bash脚本。它涵盖了高级错误处理、输入验证和安全最佳实践，对于构建可靠的CI/CD管线、系统管理工具以及处理边缘情况的关键自动化脚本至关重要。
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收集Clay调试诊断包

clay-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
239
本工具用于自动收集Clay平台全面的诊断证据。它能系统地测试Webhook连通性、捕获环境信息（如系统、Node和Python版本）、验证API密钥，并收集最近的应用日志。生成的诊断包包含了排查故障所需的所有关键数据点，极大地加速了技术支持和故障排除的过程。
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跨平台命令行应用开发

cli-developer
Jeffallan/claude-skills
171
用于构建健壮、跨平台的命令行界面（CLI）工具。该技能涵盖了从用户体验分析、命令结构设计到代码实现的完整流程。支持参数解析、子命令管理、Shell自动补全、进度条展示等高级功能，确保代码能在不同操作系统和终端环境下稳定运行。
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技术债务分析与修复

codebase-cleanup-tech-debt
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
这是一个专业的代码库技术债务诊断工具。它能够全面扫描代码，识别代码、架构、测试和基础设施等方面的债务问题。系统会量化这些债务的影响，并生成包含ROI预估的、分阶段的优先级修复路线图。
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大模型上下文工程基础

context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型（LLMs）推理时可用的完整状态（上下文）。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键，它指导用户如何优化上下文内容，管理注意力预算，确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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直觉驱动的知识进化系统

continuous-learning-v2
affaan-m/everything-claude-code
293
这是一个高级的、基于直觉（Instinct）的持续学习系统。它通过捕获每一次代码会话的工具使用和行为观察，自动识别用户的工作模式和偏好（如编码风格、错误修复）。系统将这些模式提炼为带置信度评分的“直觉”，并能将它们进化（Evolve）为可复用的技能、命令或专业代理，从而系统性地积累和提升AI辅助编程的知识和效率。
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