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代码库架构深度审计
brooks-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
本工具提供全面的代码库架构审计服务,能够绘制模块依赖图,检查分层完整性,并识别结构性衰退。它借鉴了经典的工程理论,帮助深入评估项目的整体架构健康度和结构质量。适用于执行大型项目结构审查或新员工入职辅导。
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全景代码质量扫描与修复
brooks-sweep
sickn33/antigravity-awesome-skills
484
本技能提供全景扫描模式,对代码衰减、架构健康度、技术债务和测试质量等多个维度进行统一分析。它能自动应用安全的修复措施到代码库,并引导用户确认所有高风险更改。适用于进行深入的代码健康审计和自动化重构。
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测试质量结构审查
brooks-test
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供全面的测试质量审查,借鉴了多个经典工程书籍的最佳实践。它能深入诊断现有测试套件中的结构性问题,例如测试的脆性、衰退风险和覆盖度不足,帮助确保代码库和测试用例具备高可维护性和可靠性。
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Expo官方集成模式参考库
expo-examples
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
本资源库收录了Expo官方维护的各类第三方服务(如Stripe、OpenAI等)的集成示例项目。它提供的是连接外部API的“标准模式”(canonical pattern),而非完整的应用代码。用户可用于参考现有项目(适应模式),或用于创建全新的独立项目(脚手架模式)。
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Expo UI:原生跨平台组件库
expo-ui
sickn33/antigravity-awesome-skills
231
该技能库允许开发者使用Expo UI从单一的React代码源构建高保真度的原生用户界面。它能渲染真实的iOS (SwiftUI) 和Android (Jetpack Compose) 原生UI,提供通用组件层保证跨平台一致性,并支持平台特定的优化和现有社区库的替换,极大地提升了移动应用开发的效率和原生体验。
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可移植的模块化前端架构指南
frontend-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
409
本技能提供了一种框架无关、模块化的前端架构模式,适用于 React 和 React Native 应用。它强制实施了基于功能模块、严格的状态分离(服务端/客户端状态)和规范的导入规则,旨在构建可预测、易于维护且高度可扩展的代码库,不受具体框架限制。
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前端SEO系统:跨框架元数据管理
frontend-seo
sickn33/antigravity-awesome-skills
428
这是一个可移植、框架无关的SEO系统,专为React和React Native for web应用设计。它将网站身份信息(如标题、描述、OG标签等)集中到一个单一的真值源,确保所有元数据、规范URL和结构化数据(JSON-LD、sitemap、robots.txt、RSS)对于每个路由都是一致、可读且自动生成的。
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AI模型选择与性能比较器
huggingface-best
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
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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HyperExecute云测试执行操作器
hyperexecute-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于管理基于HyperExecute的端到端云测试执行流程。它能实现项目分析、生成和本地验证YAML配置,运行命令行作业,并提供详细的故障调试能力。适用于需要将复杂、大规模、自动化云测试无缝集成到CI/CD流水线的场景。
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根据需求文档实现功能
implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本技能指导用户按照结构化的流程,根据产品需求文档(PRD)或问题列表实现新功能。它强调遵循最佳实践,如测试驱动开发(TDD)、定期进行类型检查和完整的测试套件运行,并通过正式的代码审查完成交付。
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逻辑全自动审计与修复
logic-fix-all
sickn33/antigravity-awesome-skills
133
这是一个用于项目级的自主审计与修复流程,能够系统性地检查代码库的逻辑健康度。它包含健康度检查、深度代码审查、定位差异点、生成修复建议以及差异验证等多个阶段,旨在循环迭代,直至代码逻辑完全干净。适用于需要解决整个项目深层、系统性Bug的场景。
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发现、审计与设计AI循环
loop-library
alirezarezvani/claude-skills
233
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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