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公司架构师：构建业务知识体系

arquiteto-de-empresa
alirezarezvani/claude-skills
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该技能充当高级总监，引导创始人将原始的商业愿景转化为结构化的企业知识库。它采用跨越12个阶段（从战略、市场到治理）的面试式方法，构建一个符合开放知识格式（OKF）标准的知识图谱。最终产出是相互链接的Markdown文件集合，可供人类和AI智能体高效阅读。
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技能维护流程总控器

brooks-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专为brooks-lint插件设计的维护总控器。它运行一个严谨的、顺序的子代理流程，包括技能编写、评估、质量保证、触发审计和版本发布等阶段。使用此技能可以确保所有技能、清单文件和文档保持高度同步，从而自动化整个开发和维护生命周期。
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缺陷根因分析与定位

bug-hunt-swarm
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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发现、审计与设计AI循环

loop-library
alirezarezvani/claude-skills
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本库提供了一套全面的AI循环（Loop）管理框架。用户可以通过分析代码库或工作历史来发现可重复的自动化工作流程。系统能够帮助用户推荐现有模板，诊断和修复缺陷，适应参数，或设计全新的、鲁棒的自动化流程，确保所有工作流都有明确的触发、验证和终止条件，防止无限循环。
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AI智能循环设计与审计

loopy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能管理AI智能体（Agent）的可重复工作流程（Loop）的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会，进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程，确保流程符合有效的反馈系统。
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数据事故根因分析

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该技能用于系统性地调查数据故障，包括数据新鲜度延迟、数据量异常、模式变更和ETL流程失败。它通过结合Monte Carlo的观测性元数据和可选的直接数据查询，引导代理执行全面的调查流程，从而找出问题的根本原因。
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数据监控与AI智能体顾问

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该技能提供全面的数据监控和AI智能体咨询服务。它可以帮助用户评估数据覆盖率缺口，分析用例重要性，并自动创建数据质量监控（包括表、指标和校验）。此外，它还能持续监控AI智能体的性能、延迟和可观测性，确保整个机器学习生命周期的数据治理。
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Neon函数：长连接无服务器后端

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Neon函数是部署在Neon数据库分支上的长连接、状态化无服务器HTTP处理器。它适用于超出传统无服务器限制的复杂后端工作负载，如实时WebSocket、SSE流式传输或复杂的AI代理。函数能够自动注入数据库连接，并保持内部状态，从而确保高性能和数据近度。
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动态多智能体工作流编排

odw
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适用于需要复杂、多步骤、多智能体协作的流程任务。它首先生成任务图和详细计划，然后通过本地守护进程（daemon）进行并行执行和对抗性验证。当用户提出的任务范围广、涉及多个文件或需要明确的“工作流”概念时使用，确保执行过程结构化、可靠且可追溯。
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智能体自治协作协议

polis-protocol-a-self-optimizing-city-of-agents
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这是一个用于构建和管理多智能体协作项目的协议框架。它模拟了一个“智能体之城”，通过去中心化的Markdown文件（包括身份注册、任务合同和事件编年史）实现工作流路由、能力发现和协议自我进化，适用于任何需要复杂协作的AI场景，无需中央服务器。
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并行多代理代码审查

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这是一个用于对代码差异（git diff）或文件范围进行全面、只读的多代理审查技能。它会并行启动四个专业子代理，分别负责回归、安全、性能和合约审查。主代理负责聚合和过滤所有结果，最终提供一份结构化的、高价值的审查报告，确保代码修改的健壮性、安全性与兼容性。
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MDPR演示文稿工作流审查工具

mdpr-skill
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本技能是MDPR（确定性Markdown到演示文稿运行时）可选的代理伴侣。它通过提供语义提示、视觉证据报告和高层布局意图，帮助用户审查演示文稿工作流。它确保所有建议都基于证据，同时将最终的幻灯片几何、渲染细节和布局坐标控制权交还给MDPR。
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