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元技能烟雾测试代理

skill-creator-smoke-test
opensquilla/opensquilla
312
这是一个内部、不可直接调用的代理工具，用于元技能创建流程。它通过模拟正向（G3）和负向（G4）烟雾测试，对候选的元技能定义进行验证。通过调用结构化的函数，并返回JSON格式的结果，确保技能的有效性。
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Go语言栈追踪分析器

stack-trace-go-probe
opensquilla/opensquilla
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这是一个用于深度分析Go语言（Go Panic）堆栈跟踪的内部诊断工具。它提供的结构化指南包括Go特有的nil/错误检查、最小可复现的Go测试命令和精确的补丁目标，极大地帮助开发者高效、准确地定位和解决Go项目中的复杂错误。
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Power BI报告深度评估与审计

review-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能提供Power BI报告的结构化评估框架，涵盖报告开发、测试和实际使用三个阶段。它不仅评估报告的内容结构和性能，更重点分析用户的使用度和采纳率（如用户覆盖率、浏览趋势），为开发人员和顾问提供报告健康状况和优化改进的切实建议。
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表格编辑器命令行模型管理

te-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
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te CLI是一个强大的跨平台命令行工具，用于管理复杂的语义模型（支持Power BI、Fabric、Azure AS等）。它允许用户通过终端环境实现模型的搭建、检查、编辑、验证、部署、查询和测试等全流程功能。特别适用于自动化数据工作流、CI/CD管道的构建，以及从传统图形界面迁移模型开发。
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假设树自主优化系统

arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
302
本技能实现基于假设树的自主优化循环。它能够对代码、模型或数据管道等具体“人工制品”进行长期、迭代的优化。通过维护一个持续的假设树结构，协调多个子智能体进行实验，并利用独立的测试评估器防止过拟合。特别适用于复杂的基准测试、模型调优或复杂的Agent工程化。
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持续集成与部署自动化

dep
sickn33/antigravity-awesome-skills
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此技能负责将已通过测试的代码转化为可部署的生产级系统。它涵盖了完整的DevOps流程，包括使用Docker进行容器化、构建和管理CI/CD流水线（自动化测试、安全扫描），配置环境参数和密钥管理，以及生成基础设施即代码（IaC）配置，确保系统具备完整的可观测性和回滚机制。
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代码实现与质量保障

mason
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Mason是一个专业的构建代理，负责编写高质量、功能完备且可投入生产的代码。他严格遵循架构蓝图和功能清单，确保每个功能都达到高标准的工程质量，包括全面的错误处理、安全最佳实践和可测试性。适用于复杂项目核心开发阶段。
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代码优化与重构专家

max
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Max是一个专业的代码优化与重构工具，专注于提升已工作代码的质量。它通过优化算法复杂度、提取冗余逻辑、清除死代码和提升代码可读性来改善项目。其核心原则是“不改变行为”，所有修改都必须通过全面的测试，确保代码在性能和功能上都保持稳定可靠。
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全方位质量保证测试生成器

quinn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Quinn负责设计和执行全方位的测试套件，从单元测试到端到端测试。其核心作用是验证系统是否完全符合业务需求和验收标准。它特别擅长发现功能缺失、未处理的边界条件和异常路径，确保系统具备高可信赖性。
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AccInt智能体记忆循环解决

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能利用AccInt的内存组件协议（MCP），帮助编程智能体管理复杂的编码任务生命周期。它能系统地检索历史经验、解决中间推理框架，并用实际证据（如通过测试、合并成功）正式记录任务的最终结果，确保开发流程的连贯性和可靠性。
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Android命令行开发工具

android-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的安卓命令行界面（CLI）指南，用于管理整个移动开发流程。它涵盖了项目创建、SDK组件管理、设备部署（包括模拟器）、UI布局检查和运行测试等核心功能，是安卓开发必备的专业命令行工具。
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证据驱动的严谨编码流程

codex-fable5
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个基于严谨工作流的编码辅助技能。它要求模型在进行任何代码修改前，必须先彻底检查工作区，跟踪任务目标和发现的问题，将所有结论建立在可验证的证据上，并通过测试和验证才能得出结论。适用于需要高度流程化、结构化和可追溯性的开发场景。
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