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AI技能创建与迭代优化

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提供一套完整的AI技能生命周期管理流程。用户可以使用此工具从零开始创建新的AI技能，修改或优化现有技能，并通过运行评估和基准测试来持续提升性能，确保技能的稳定性和触发准确性。

n8n工作流验证专家指南

n8n-validation-expert

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了一份专业的资源，用于解读和修复n8n工作流中的各种验证错误。内容涵盖了错误严重性等级（错误、警告、建议）、常见错误类型（如缺失字段、类型不匹配），并详细解释了工作流的迭代验证流程。帮助用户掌握不同验证配置（最小、运行时、严格）的最佳实践，确保自动化流程的稳定性和健壮性。

Playwright 场景测试生成器

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本技能旨在根据用户提供的详细业务场景，自动化生成完整的Playwright端到端测试用例。它遵循预设步骤，利用Playwright MCP工具链，生成可执行的TypeScript代码，并在本地执行和迭代测试，确保测试覆盖率和功能准确性。

Ruff循环代码质量修复

ruff-recursive-fix

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这是一个高级技能，用于自动化Python代码质量的检查和修复。它采用了受控的迭代工作流，支持安全和不安全的自动修复，并每次修复后进行代码格式化和差异审查。该过程会递归重复执行，直到所有发现的问题都被解决或需要用户做出明确决策，确保代码达到高一致性和高质量标准。

智能体评估与迭代优化模式

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本技能提供了一套完整的AI智能体（Agent）评估和迭代优化模式。它指导用户构建自我批判、评估器-优化器等复杂流程，用于提高代码、报告和分析等复杂内容的准确性和质量。通过实现结构化的迭代循环，实现持续的输出改进（生成→评估→批判→优化）。

创意进化与概念迭代引擎

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一款基于“进化论”的创意迭代系统。它将想法视为活体物种，通过模拟进化的竞争机制，进行多轮次的结构化评估。系统不仅能深化现有想法，还能通过“杂交”和“突变”机制，发掘不同领域间的意外连接，利用六维评分体系帮助用户系统性地发现并优先发展最有潜力的核心概念和产品方向。

Linear 自动化工具包

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sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Rube MCP 的 Composio 工具包自动执行 Linear 中的任务、项目、迭代、标签、评论及 GraphQL 查询，帮助团队统一管理状态与流程，无需直连 API。

更新AI可读技术规范

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github/awesome-copilot

本指南提供了一个完整的模板和最佳实践，指导用户如何更新技术规范文档。它强调文档必须结构化、表述明确，并高度优化，以确保内容能够被生成式AI模型高效、准确地理解和利用。适用于系统需求迭代、接口更新和架构设计文档的编写。

AI智能体自进化引擎

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Evolver是一款为AI智能体设计的自进化引擎。它能深入分析运行时的历史记录，识别性能缺陷和效率低点，并自主编写和应用改进方案。其架构通过本地代理信箱（Proxy Mailbox）与EvoMap Hub进行安全通信，适用于构建高度自适应、持续迭代的智能系统。

自主深度研究与报告生成

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这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。

AI专业信息图表生成器

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该技能可根据您的自然语言描述，自动生成专业级的、高质量的信息图表。它集成了AI研究（Perplexity Sonar）确保数据准确性，并通过Gemini 3 Pro进行智能质量审核和迭代优化。适用于将复杂的统计数据、流程、报告内容转化为清晰、专业的视觉化图表。

科学图表绘制与生成

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本工具利用AI技术，将复杂的科学概念转化为符合发表标准的专业图表。它专注于绘制神经网络结构、生物信号通路、系统流程图和电路图等。系统支持根据目标文档类型（如期刊、论文、海报）进行智能质量评估和迭代优化，确保图表的学术专业度和清晰度。

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