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扫描和更新SwiftUI API
update-swiftui-apis
sickn33/antigravity-awesome-skills
292
该技能系统性地扫描苹果的开发者文档,专注于SwiftUI API。它负责识别已弃用的API,找到对应的现代替代方案,并更新专业技能的参考指南。适用于需要刷新过时的API、检查新的弃用警告,或维护最新的SwiftUI开发最佳实践场景。
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用量计费定价模型设计
usage-based-pricing
sickn33/antigravity-awesome-skills
114
本指南提供一套全面的用量计费定价模型设计框架。内容涵盖开发者接受的计费指标(如API调用、存储),指导如何构建透明、易懂的定价页和成本预测工具,确保计费过程既能体现价值,又不会让用户产生意外的费用顾虑。
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Vitest测试用例生成与实践
vitest-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
440
本技能旨在为用户生成高性能的Vitest测试用例,适用于JavaScript和TypeScript项目。它提供兼容Jest的API,支持模块模拟、快照测试、React组件测试等全方位实践。适用于需要进行单元测试、组件测试、或配置vitest.config.ts的场景。
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零幻觉纪律编程伙伴
zero-hallucination-coder
alirezarezvani/claude-skills
250
这是一个严格的、多阶段的编程工作流工具,强制执行“讨论-映射-分解-执行-验证”五个阶段。它旨在确保代码结构扎实、功能完整,杜绝虚构的API或假设。特别适用于高风险、复杂的或涉及多文件的工程任务,充当一位严谨、有纪律的资深开发伙伴。
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投资人路演演示文稿
deck-pitch
nexu-io/html-anything
374
这是一个为初创公司和创业者设计的10页全套融资路演演示文稿。它结构完整,涵盖了从痛点、解决方案到市场规模(TAM/SAM/SOM)、核心业务模式、市场切入策略、关键业绩指标(Traction)到融资需求的全部关键环节,帮助您向投资人进行专业、有力的展示。
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技术文档页面布局
docs-page
nexu-io/html-anything
64
这是一个为技术文档(如API参考、教程或指南)设计的专业三栏布局模板。它具有侧边导航、包含代码块和提示信息的正文区域,以及一个滚动追踪的目录(TOC)。支持搜索和版本切换,提供极佳的长阅读体验。
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DeepAPI:网络爬取与研究工作流
deepapi
sickn33/antigravity-awesome-skills
181
本技能集成了DeepAPI,提供专业的网络数据爬取、市场调研和邮件管理功能。它可以从包括网站、领英、GitHub和Twitter在内的多个来源抓取数据,并严格管理API调用成本。适用于需要自动化数据提取和报告的场景。
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代码API精确验证
strict-api
alirezarezvani/claude-skills
328
本技能作为一个代码编写前的现实检查层,用于确保所有API调用、导入和方法访问都确实存在于用户当前运行的特定版本中。它能有效防止由于模型“幻觉”或错误假设而导致的运行时错误,从而保证代码的准确性和可靠性。
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提取YouTube视频字幕和文本
youtube-transcript
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
该技能用于从任何YouTube视频中提取原始文本字幕。它优先使用DeepAPI服务进行可靠的服务器端抓取,从而避免本地网络IP被识别为机器人的问题。如果DeepAPI调用失败或API密钥不可用,系统将自动回退到使用本地的`yt-dlp`工具。最终输出都会保存为干净的.txt文件。
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编码代理性能对比评估
agent-eval
affaan-m/ECC
378
本工具是一个轻量级的CLI,用于系统性地对多个编码AI代理(如Claude Code, Aider等)进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务,指定代码修改、测试和判断标准,从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标,帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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AI辅助回归测试最佳实践
ai-regression-testing
affaan-m/ECC
430
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点,尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试,确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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遵循现有模式的API连接器构建
api-connector-builder
affaan-m/ECC
182
本指南用于指导开发者如何构建新的API连接器或提供程序,要求其严格遵循目标代码库已有的集成架构和模式。核心目标是在不引入新架构的前提下,完成新的集成,确保配置、认证、错误处理和测试风格等方面的系统一致性。
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