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搜索 C ，共找到 9774 条记录
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高级前端工程化指南

design-taste-frontend-v1
Leonxlnx/taste-skill
420
这是一个专业的、全面的前端代码生成指南，用于构建生产级别的React/Next.js组件。它不仅遵循了技术最佳实践，如原子化组件、依赖验证和RSC架构，还通过强制的设计规则（如确定性排版、色彩校准），确保生成的代码在视觉和技术上均达到高水准，避免常见的通用化设计缺陷。
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自动化工作流发现审计

flowhunt-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
243
本技能旨在对用户的现有工作流程进行全面审计，系统化地发现和优先排序自动化机会。它通过结构化的问卷收集业务痛点，并扫描如Gmail、Slack、日历和CRM等连接工具，输出可操作、分级别的自动化报告，帮助用户从零开始规划流程优化，实现快速见效的效率提升。
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AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops
sickn33/antigravity-awesome-skills
261
本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。
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跨领域科研文献检索

ii-commons
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
用于对学术研究和政策文件进行确定性、可复现的证据检索。支持搜索arXiv预印本、PubMed/PMC生物医学文献和美国政策语料库。提供语料库新鲜度检查、元数据查找和全文Markdown提取功能，确保研究结果的可靠性。
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MDA兼容性演示（Codex CLI）

mda-compat-codex-cli
sno-ai/mda
74
此技术技能用于验证Codex CLI与由MDA源文件编译的技能的兼容性。加载此技能确认了CLI加载器能够成功解析SKILL.md格式，并遵循agentskills.io v1标准。它主要用于测试构建流程、元数据完整性，确保MDA编译与运行时摄取之间的鲁棒兼容性。
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MDA兼容性演示（Hermes代理）

mda-compat-hermes
sno-ai/mda
324
本技能是一个兼容性演示工具，用于验证Hermes Agent是否能够成功解析和加载由MDA源文件编译生成的SKILL.md。它确认了从MDA到SKILL.md的编译过程的结构完整性，确保了元数据和目录结构符合代理的要求。
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MDA兼容性演示（Claude Code）

mda-compat-intro
sno-ai/mda
493
此演示技能用于验证基于MDA编译的SKILL.md文件在Claude Code环境中的兼容性。它确认了技能的前置元数据、结构和允许工具是否能被加载器正确解析和识别，确保了编译内容的平稳集成，主要用于开发验证目的。
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MDA兼容性演示（OpenClaw）

mda-compat-openclaw
sno-ai/mda
271
此技能用于演示和验证OpenClaw平台对通过MDA编译的技能的兼容性。它确认了MDA源文件能成功安装并被OpenClaw正确解析和识别，用于验证技能格式和加载流程的稳定性。
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OpenCode MDA兼容性演示

mda-compat-opencode
sno-ai/mda
83
本技能旨在演示和验证OpenCode对通过MDA编译的SKILL.md文件的兼容性。它确保加载器能够正确解析核心的元数据字段（如名称、描述和元数据），保证了技能集成流程的健壮性与数据完整性。
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AI智能体语义记忆库

mesh-memory
sickn33/antigravity-awesome-skills
204
这是一个为AI智能体设计的自托管语义记忆服务。它能帮助智能体将工作日志、决策和笔记等知识沉淀，并通过语义（而非关键词）进行检索。用户可按项目或角色划分空间，确保知识库的持久性、结构化和可追溯性。
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社交媒体多平台发布与定时

socialclaw
sickn33/antigravity-awesome-skills
309
SocialClaw是一款智能化的多平台社交媒体发布工具，支持通过单个API密钥管理13个主流平台（如X、LinkedIn、Instagram、TikTok等）的内容发布和定时排期。它实现了从内容创建、媒体上传到发布和性能分析的全流程自动化管理，是高效执行营销活动的首选。
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大规模RNA-seq差异表达分析

bulk-rnaseq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
293
本技能是一个端到端的管线编排器，用于完成大规模RNA-seq的差异表达分析。它指导用户从原始FASTQ数据开始，依次经过质量控制、数据修剪、比对定量、生成基因计数矩阵，最终进行差异表达分析和通路富集。旨在确保整个生物信息学流程的完整性、可复现性和统计学可靠性。
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