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规范代码风格与最佳实践
super-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
82
该技能旨在强制执行最高标准的编程规范,确保代码既正确又简洁,符合语言惯用模式。它不仅清理代码冗余(如过度的抽象和注释),还优化了AI的输出格式,要求使用精确的补丁和差异展示,避免生成过多不必要的文本描述,适用于所有代码开发和重构任务。
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Swift语言开发最佳实践
swift
sickn33/antigravity-awesome-skills
101
本文档是Swift语言的编程最佳实践参考指南。它涵盖了可选类型安全处理、函数式编程、值类型与引用类型选择、错误处理、高并发编程(async/await)以及协议导向编程等核心话题。帮助开发者编写出更安全、更高效、更符合语言惯用法的代码结构。
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TypeScript/JS 最佳实践与惯用模式
typescript
sickn33/antigravity-awesome-skills
108
本文档是TypeScript和JavaScript的编程效率和惯用模式参考手册。它详细对比了传统(命令式)和现代(函数式)的编程方式,涵盖了数组操作、异步处理、函数闭包、以及TypeScript类型最佳实践,旨在帮助开发者编写更简洁、更健壮、高性能的代码。
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网络媒体检索器:素材与档案内容
web-media-getter
sickn33/antigravity-awesome-skills
488
此工具能通过一次查询,整合多个免费API源(如Pexels、互联网档案馆等),获取真实、历史或档案性质的图片、视频和GIF。它返回结构化的结果列表,并附带完整的许可标签和归属信息。适用于需要高质量、非AI生成素材的创意和开发场景。
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YouTube/播客SEO优化器
youtube-seo-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
该工具提供全面的YouTube和播客SEO优化服务。它可以为新上传或表现不佳的视频/播客生成完整的SEO包,包括基于实时的关键词研究、标题、描述、标签、章节和详细的诊断修复方案,显著提升内容曝光率。
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360度反馈评估与报告
360-feedback-template
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能用于设计完整的360度反馈调查问卷,或根据收集到的原始笔记撰写结构化的评估报告。它帮助用户系统性地收集来自同事、上级和下级的多维度反馈,覆盖能力、行为和发展领域。适用于绩效评估、职业发展规划和员工影响力评估。
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A/B测试规划与设计
ab-test-planner
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能用于指导产品功能、UI/UX改进、用户流程和定价模型的A/B测试设计。它能生成完整的测试计划,包括假设构建、计算所需样本量、估算测试周期、定义核心指标和护栏指标,并提供详细的结果解读指南,确保测试结论具有统计学可靠性。
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WCAG无障碍审计检查表
accessibility-audit
mohitagw15856/pm-claude-skills
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该工具根据WCAG 2.2指南,生成一份全面的无障碍审计报告。它从可感知、可操作、可理解和鲁棒性四个维度评估用户界面和设计,覆盖了视觉、运动和认知障碍等多个方面。最终提供一份包含通过/失败评估和具体修复建议的优先级检查清单。
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战略客户账户规划书
account-plan
mohitagw15856/pm-claude-skills
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用于为关键目标客户构建全面的战略账户规划书。本工具帮助客户经理系统化地梳理账户信息,涵盖从关系图谱、潜在增长机会、风险识别到具体的90天行动计划,确保规划具有高度的实操性和指导性。
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AEO内容优化与结构重组
aeo-optimizer
mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能旨在对文章进行AEO(答案引擎优化)处理,确保内容结构化,易于被ChatGPT、Perplexity等AI模型提取和引用。它能将模糊的标题重写为问题形式,插入标准化答案摘要,精简过长的段落,并标记信任信号,极大地提高了内容的AI可读性和可引用性。
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人工智能伦理与负责任AI审查
ai-ethics-review
mohitagw15856/pm-claude-skills
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此技能用于对AI或机器学习模型进行结构化的伦理审查。它全面评估了模型在公平性、偏差、透明度、隐私和潜在社会影响方面的风险,提供风险等级评分、必要的缓解措施和治理文档,适用于部署前的合规性审查和负责任AI文档记录。
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AI产品设计与规划画布
ai-product-canvas
mohitagw15856/pm-claude-skills
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该画布提供了一个全方位的AI产品开发框架。它要求从用户问题定义、模型选择、数据治理、性能评估、用户体验设计到负责任AI检查清单等多个维度进行系统性思考,确保AI项目具备商业价值和技术可靠性。
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