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自动化 API 接口测试
automating-api-testing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
自动生成并运行 REST 与 GraphQL 接口测试,涵盖增删改查、认证流程、OpenAPI 合同验证及响应状态、头部与体结构校验,便于快速保障 API 质量。
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自动化 API 接口测试
automating-api-testing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
自动生成并运行 REST 与 GraphQL 接口测试,涵盖增删改查、认证流程、OpenAPI 合同验证及响应状态、头部与体结构校验,便于快速保障 API 质量。
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Azure AI图像分析Java开发工具包
azure-ai-vision-imageanalysis-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本SDK为Java开发者提供了访问Azure AI Vision高级图像分析功能的能力。它允许应用程序执行多种视觉任务,包括OCR文本提取、生成图像描述、检测带边界框的物体、识别内容标签以及智能裁剪。适用于需要对图像内容进行深度理解和结构化数据提取的场景。
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Azure 通讯服务通用组件
azure-communication-common-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
92
本库为Java开发者提供Azure通讯服务(ACS)的核心通用工具。它主要用于处理复杂的认证流程,包括令牌凭证管理(支持静态、主动刷新和Azure AD集成),并提供标准化结构来识别各种通信实体,如电话号码、Teams用户和ACS用户,确保应用通信的稳定性和安全性。
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Azure 通讯服务通用组件
azure-communication-common-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
92
本库为Java开发者提供Azure通讯服务(ACS)的核心通用工具。它主要用于处理复杂的认证流程,包括令牌凭证管理(支持静态、主动刷新和Azure AD集成),并提供标准化结构来识别各种通信实体,如电话号码、Teams用户和ACS用户,确保应用通信的稳定性和安全性。
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Anthropic品牌风格指南
brand-guidelines-anthropic
sickn33/antigravity-awesome-skills
203
此技能用于访问Anthropic的官方品牌身份和风格资源,确保所有文档的视觉一致性。它会自动应用品牌定义的色彩(主色、强调色、中性色)和字体(标题使用Poppins,正文使用Lora),同时维护文档的结构和可读性。适用于需要严格遵循企业规范的专业报告、演示文稿或营销材料。
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高质量代码编写指南
clean-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
427
本技能基于“清洁代码”原则,指导开发者将可运行但结构混乱的代码,重构为高度可读、易维护和健壮的软件。内容涵盖命名规范、函数设计(小巧且单一职责)、错误处理、格式化和TDD实践。适用于编写新功能、代码评审和重构遗留系统,以提升整体代码质量。
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研究点子头脑风暴工具
brainstorming-research-ideas
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
218
通过十套结构化的创意框架引导研究者,从模糊好奇到具体可行的研究建议,适用于探索新问题、项目转型或寻找高价值切入点。
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跨平台命令行应用开发
cli-developer
Jeffallan/claude-skills
246
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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生成原子化代码项目计划
concise-planning
sickn33/antigravity-awesome-skills
438
当用户提出编码任务需求时,本技能能将模糊的需求转化为一份结构化、可操作、原子化的项目计划清单。它帮助用户定义项目的整体思路、明确范围,并将任务分解为一系列按顺序执行的、具体的步骤(如发现、实现、验证),确保项目规划的完整性和可执行性。
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AI智能体上下文压缩
context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史(数百万Tokens)时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略,核心在于通过结构化摘要(如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块)来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”,而非单纯的请求Token量,确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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CrewAI 多智能体架构师
crewai
sickn33/antigravity-awesome-skills
59
使用CrewAI构建角色化多智能体协作,设计代理人物、任务与流程,配置记忆与规划,在结构化工作流中协调复杂任务。
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