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搜索 ASO ，共找到 151 条记录
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代码实现与质量保障

mason
sickn33/antigravity-awesome-skills
326
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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目标通过评分记忆循环求解

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本技能指导用户通过AI的评分记忆循环（scored-memory loop）来解决复杂目标。它提供了一个结构化的工作流，用于处理中间的“大脑框架”（brain_frame）结果，进行系统性的推理和持续的提案提交。适用于需要高度结构化、可追溯、多步骤决策的复杂问题解决场景。
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跨尺度结构诊断协议

crossframe
sickn33/antigravity-awesome-skills
153
这是一个用于复杂系统、组织或公共争议的结构性诊断协议。它要求用户执行严格的多阶段内部推理，强制分离出事实边界、证据链、尺度范围和责任归属，确保结论的深度结构完整性和可靠性。
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跨框架推理与证据评审

crossframe-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的高级质量门控技能，用于评审由CrossFrame框架生成的复杂、多源输出。它严格检查推理的保真度、证据边界、源锚点和结构连续性。适用于需要对逻辑严谨性和源材料完整性进行高级验证的场景，确保输出符合严格的内部协议规范。
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容量规划文档生成器

capacity-planning
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能用于生成服务级别的完整容量规划文档。它帮助技术团队提前预测基础设施需求，包括流量增长预测、资源利用率（CPU、内存、连接数）估算和成本预测，从而制定出清晰的扩展策略和行动路线图。特别适用于进行容量评估、规划季度峰值或进行长期架构规划。
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卡片式设计布局指南

card-based-design
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了卡片式设计（Card-Based Design）的完整实现方案，适用于需要展示大量精炼信息、瀑布流布局或内容卡片的场景。内容覆盖了从Web端的响应式CSS Grid布局，到移动端的SwiftUI、Flutter和React Native等主流框架的实现技巧，确保视觉清晰、边界分明。
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使用Plaso构建数字取证超时间线

building-super-timelines-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用Plaso工具生成数字取证超时间线。它能够融合文件系统MACB时间、注册表、EVTX、浏览器历史等数百种类型的数据，构建单一、规范化的时间轴。主要用于事件响应或取证调查，以重构受损或被攻陷系统上的完整事件序列，并帮助分析人员检测潜在的反取证行为。
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AI模型选择与性能比较器

huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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提示词安全护栏编辑

fable-safe-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
当用户的本意良好的提示词被AI安全分类器误判为违规时，使用此工具。它能通过对提示词中敏感的特定短语进行最小化的、抽象化的重写，降低误报率，确保提示词既安全合规，又保留了原有的核心目的和意图。适用于学术研究或防御性测试的提问场景。
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智能体知识库查询与管理

agentdb-query
ruvnet/ruflo
443
这是一个用于跨多个智能体会话进行查询、存储和管理复杂知识的工具。AgentDB集成了语义路由、分层召回、因果图构建和上下文合成等高级功能。适用于需要基于结构化和非结构化数据进行强大知识检索和推理的场景，帮助构建复杂的知识管理系统。
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定义认知模式与智能体决策

cognitive-pattern
ruvnet/ruflo
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用于定义和管理智能体（Agent）的认知模式。它可以将复杂的推理策略，如决策树、思维链（CoT）等，结构化地固化为系统流程。这有助于构建能够逐步分解问题、持续学习和优化决策的智能系统。
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成本分析上下文优化

cost-compact-context
ruvnet/ruflo
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该技能封装了获取紧凑上下文的功能，专门用于成本分析查询。它能检索并报告经过压缩的推理银行上下文（ReasoningBank context）。输出的详细报告包括节省的Token数量、检索的记忆块、以及系统可用性等关键指标，帮助用户监控和评估AI工作流的资源使用效率和成本。
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