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LLM模型委员会：多模型协同推理

llm-council
sickn33/antigravity-awesome-skills
368
该工作流实现了LLM模型委员会（LLM Council）机制。它让多个开源大模型并行对同一问题进行独立思考和回答，随后进行相互评级，最后由指定的主席模型进行综合提炼，从而产出经过多方验证的、高可靠性的最终答案。适用于需要深度分析和高准确度的复杂任务。
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Mailtrap邮件发送配置与集成

mailtrap-sending-emails
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
本技能详细指导开发者如何配置和集成Mailtrap进行实时邮件发送。涵盖了通过Email API（REST）和SMTP协议两种主要方式。内容解释了事务性（通知类）、群发（营销类）和批量发送等不同邮件流的用法，并提供了最佳实践和具体的API端点，帮助用户完成邮件发送流程的开发与调试。
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发送域名验证与配置指南

mailtrap-setting-up-sending-domain
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
本指南详细介绍了如何在Mailtrap中设置和验证发送域名。用户需要发布所需的DNS记录（如SPF/DKIM/DMARC），以确保邮件的发送信誉和可送达性。内容覆盖了从手动UI操作到使用API进行程序化自动化的完整流程。
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临时原型代码生成

prototype
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237
当需要快速验证设计或功能假设时，使用此流程构建临时、可丢弃的原型。它可以生成可交互的终端应用来测试复杂的业务逻辑和状态机，或者在一个路由上展示多个可切换的UI变体，帮助开发者迅速迭代和验证想法。
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规范驱动功能实现评估

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该工具用于评估功能实现是否彻底满足了产品需求文档（PRD）或规范。它按单个案例评分，独立评估代码的实现程度和配套的测试覆盖率（单元测试和端到端测试）。适用于对多个开发成果进行基准测试、审计功能是否完全符合规范，或验证功能是否已完整实现。
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生成学术综述论文文档

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该技能用于生成完整的学术综述论文，输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源，结构化整理研究内容，并通过调用先进的大型语言模型（如Kimi K2.6）来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表，是快速进行学术文献综述的有力工具。
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深度学习课程体系构建

teach
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本技能将当前工作区升级为一个系统化的教学环境。它通过设定学习任务、构建参考资料、资源列表和结构化课程，引导用户进行深度、多阶段的学习。它遵循教育最佳实践，确保用户实现长期的知识掌握和技能提升。
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问题与PR的流程分类处理

triage
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164
该技能用于系统化地处理项目中的问题报告和外部拉取请求（PR）。它通过定义的状态机和角色（如bug、enhancement），将需求纳入流程进行分类、验证和细化。最终目标是产出适用于自动化代理（Agent）的详细开发简报，或标记给人工执行。
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研究知识维基构建与管理

wiki-builder
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用于创建和维护高度结构化、可配置的研究维基。它能够管理信息源的来源追踪（provenance），将原始资料整理成概念页、索引页和衍生文档。适用于记录科研笔记、产品知识或复杂领域的专业文档，确保知识体系的完整性和可追溯性。
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技能书写与编辑参考指南

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本指南详细介绍了撰写高质量、可预测的技能的原则和方法论。内容涵盖了模型调用和用户调用的差异、如何管理上下文负载、构建信息层次结构（步骤与参考）以及通过渐进式披露来提高AI智能体的可预测性，帮助用户优化技能设计。
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智能体技能生命周期管理框架

yao-meta-skill
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这是一个元技能，用于管理AI智能体技能的完整生命周期。它支持从工作流、提示词或文档等多种来源，进行技能的创建、重构、严格评估和安全打包。旨在确保为团队提供标准化、治理化、可部署的高级AI能力。
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YouTube讲座笔记提取器

youtube-notetaker
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该工具能够将冗长的YouTube讲座和视频内容，转化为一套结构化、可离线的个人学习笔记库。每个视频都会生成一个Markdown文件，其中包含关键幻灯片截图、完整的带时间戳的文本记录以及可编辑的笔记区域，帮助用户系统化地学习和复习知识。
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