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搜索 C ，共找到 15853 条记录
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网站数据分析追踪系统构建

analytics-tracking
alirezarezvani/claude-skills
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本技能指导用户从零开始构建、审计和调试网站的完整数据分析追踪系统。它涵盖GA4、Google Tag Manager和事件分类法（taxonomy），确保所有关键用户行为都被准确记录，为后续的数据决策提供可靠且高质量的分析基础。
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生产级REST API端点构建

api-endpoint-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建健壮、生产级REST API端点的综合指南。它覆盖了API开发的整个生命周期，包括输入验证、集中式错误处理、认证授权、CRUD操作、分页和API文档生成。使用该技能可以确保后端服务安全、可扩展，并遵循行业最佳实践。
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需求模糊时提问与澄清

ask-questions-if-underspecified
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当接收到的任务需求存在歧义、范围不清或关键约束缺失时，使用此技能进行系统化的需求澄清。它指导用户识别并询问目标、范围、约束条件和验收标准等关键缺失信息，确保在实际开发之前，对项目的理解达到共识，避免返工和误解。
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深度代码上下文分析

audit-context-building
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个严格的框架，用于通过超精细的逐行代码分析来构建深层次的架构上下文。它应用了第一性原理和“5个为什么”等方法论，持续建立和维护整个系统的稳定心智模型。这对于进行漏洞预警的安全审计、威胁建模和复杂的架构审查至关重要。
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AWS Bedrock智能体核心管理

aws-agentic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该指南是AWS Bedrock智能体核心的综合专家，用于指导用户如何大规模部署和管理AI智能体。它涵盖了从服务选择（如运行时、记忆、身份验证等）到部署模式、凭证管理及复杂集成工作流的完整生命周期。
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AWS CDK开发与基础设施即代码

aws-cdk-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供关于使用AWS Cloud Development Kit (CDK)构建、重构和验证AWS云基础设施的全面指南。内容涵盖TypeScript和Python的最佳实践，包括资源命名规范、Lambda函数开发，以及使用cdk-nag等工具进行多层部署前验证。帮助用户实现健壮、可重复的IaC。
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AWS 通用工具

aws-common
sickn33/antigravity-awesome-skills
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为团队提供 AWS 通用概念的参考，便于在搭建或维护以基础设施为主的项目时统一常用云资源、实践和模式。
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AWS 成本运维

aws-cost-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWS 成本运维说明了对云支出监控、费用驱动因素跟踪及工作负载与预算对齐的能力，帮助团队优化资源配置与财务决策。
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配置AWS MCP服务器用于AI代理

aws-mcp-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了为AI代理配置AWS机器能力平台（MCP）服务器的方法。它提供了两种配置选项：全功能AWS MCP服务器（支持API调用和文档搜索）和基础AWS文档MCP（仅支持文档搜索）。内容涵盖了前置条件、配置步骤、所需的IAM权限和故障排除指南，帮助用户将AWS服务无缝集成到AI工作流中。
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AWS无服务器与事件驱动架构指南

aws-serverless-eda
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供一套基于AWS最佳实践的全面指南，用于设计和构建可扩展、高弹性的无服务器应用和事件驱动架构。内容涵盖Lambda、API Gateway、DynamoDB和Step Functions的最佳实践，遵循AWS高可用架构框架原则，确保应用高性能、低成本和高可维护性。
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UI基线规范检查器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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当您需要对UI代码进行快速、专业的优化和清理时使用。本技能强制执行一套严格的UI基线规范，涵盖了间距、层次结构、排版、动画和组件使用等多个维度，确保生成的界面代码既美观又符合最佳实践和可访问性标准。
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认知智能体心智状态建模

bdi-mental-states
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于构建认知智能体（Cognitive Agent）的BDI模型。它能够实现外部知识（如RDF）到智能体内部心智状态（信念、欲望、意图）的转换，并支持可追溯、可解释的推理过程。适用于多智能体系统、复杂任务规划以及将正式知识图谱融入大型语言模型（LLM）的场景。
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