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跨多智能体同步技能

distribute-skill-to-all-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
本指南详细介绍了如何在本地多个智能体（如Codex, Claude, Pi, Hermes）的技能文件夹中统一分发和同步一个技能。它涵盖了符号链接管理、标准路径和必要的同步流程，确保所有智能体都能发现最新的技能版本，并避免了常见的配置陷阱。
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智能体技能：开发完整指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
495
本文全面介绍了智能体技能（Agent Skills）的概念和实践，提供了一个结构化的知识库，用于为大语言模型（LLMs）提供可控的流程、工作流和工具。详细介绍了SKILL.md文件的结构、高效的三阶段加载机制，以及如何编写能力型和流程型技能。适用于构建和优化复杂的智能体应用。
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创建项目文件夹上下文文档

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于为代码项目创建深度、本地化的上下文文档。该技能系统性地分析目标目录中的所有文件，提取项目的核心目的、开发约束、命名规范和关键决策。生成的CLAUDE.md和AGENTS.md文档能确保未来的AI智能体（如Claude或Codex）掌握项目本地化知识，从而提高其在特定领域的准确性和工作效率。
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持续目标循环代理编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
492
该功能将普通代理提示升级为持久化的、自我修正的循环机制（计划→行动→测试→回顾→迭代）。它专为自动化长周期、复杂的工程任务（如代码迁移、提升测试覆盖率）而设计，确保每次迭代都遵循严格的流程，并直到达到可验证的停止条件。
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Pi智能体自定义模型别名注册指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
393
本指南详细介绍了如何在Pi智能体中注册自定义模型别名（slugs）。当使用OpenRouter等提供商的特殊变体模型时，如果模型ID未在默认注册列表中，智能体可能会发生模型回退（fallback）。通过手动配置`models.json`，可以确保自定义模型被准确识别和使用，提高模型调用精度。
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网页搜索与内容获取工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。
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运行DeepSWE编程代理基准测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。
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代码API精确验证

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alirezarezvani/claude-skills
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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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社交媒体短视频发布

taisly-social-media-posting
sickn33/antigravity-awesome-skills
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使用Taisly Agent Kit管理短视频的发布流程。该工具支持将经过批准的短视频发布到包括TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts、X和Facebook在内的多个主流社交媒体平台。核心功能是流程化管理文案和元数据，并设置了强制性的用户确认门槛，确保所有发布操作都经过用户明确授权，保障内容安全合规。
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VPS服务器运维管理

vps-server-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
482
本技能用于指导受控的VPS服务器和后台代理的运维管理。当需要进行SSH连接、系统重启、日志检查或复杂的自动化工作流（如n8n或自定义代理）时使用。强调遵循严格的操作流程和获取用户的明确授权，确保安全操作。
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软件代码治理构建方法论

wgm
sickn33/antigravity-awesome-skills
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WGM是一种结构化的代码生成方法论，用于将模糊或粗略的需求转化为可工作、经过验证的软件。该方法强制执行六个阶段的严格流程：深度需求对齐、结构化规划、确定性迭代构建、不可见场景测试评判和最终文档审计。它确保代码收敛于严格测试的验收标准，而非依赖单次生成。
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创建架构决策记录

adr-create
ruvnet/ruflo
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用于自动化创建架构决策记录（ADR）。它负责从序列号、生成标准化的Markdown文件，并将记录存储到AgentDB图谱中。该工具能够自动查找和关联相关的决策记录，确保所有重要的架构选择、API设计和数据模型变更都有清晰的文档和知识关联。
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