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Jest单元和集成测试生成
jest-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
249
当需要为JavaScript或TypeScript代码生成单元测试和集成测试时使用。该技能覆盖了Jest的各项高级功能,如Mocking、异步测试、快照测试和React组件测试,帮助用户全面验证应用逻辑和代码行为。
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JUnit 5 Java单元测试
junit-5-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
本技能旨在帮助开发者生成生产级别的Java单元测试和集成测试。它全面涵盖了JUnit 5的各项高级特性,包括详细的断言、参数化测试、Mockito模拟以及生命周期管理,确保您的Java代码拥有高质量、高覆盖率的测试体系。
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本地服务企业SEO优化管理
local-seo-manager
alirezarezvani/claude-skills
404
本工具专为服务区域型企业(如管道、暖通、家电维修)设计。它提供全面的本地SEO优化指导,帮助用户审计谷歌商家资料(GBP),生成高流量的社区服务页面,并确保NAP数据的一致性,助力企业在谷歌地图包中获得最佳排名。
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语义等价代码对比
logic-diff
sickn33/antigravity-awesome-skills
290
该技能用于深度对比两套代码版本,验证其是否具备语义等价性,而不仅仅是简单的语法差异。它通过半形式跟踪技术,在共享规范和边界条件下并行追踪代码,帮助用户确认重构、重写或迁移后的代码行为是否意外改变,从而判断是否破坏了原有逻辑。
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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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逻辑缺陷半形式跟踪分析
logic-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
217
该技能用于查找单个文件或函数中的复杂逻辑缺陷。它采用半形式执行跟踪方法,系统地将潜在缺陷分解为五个步骤:前提(预期状态)、追踪(执行路径)、偏差(实际偏差)、触发(复现用例)和修复(解决方案)。适用于用户怀疑代码有误,但无法给出具体失败点的场景。
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股票资讯与监管文件分析
longbridge-content
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能通过Longbridge平台提供上市股票的综合内容分析。用户可以查询最新的新闻资讯、监管文件(如10-K、10-Q、8-K),了解社区讨论话题,并对SEC EDGAR文件进行深度分析,涵盖风险因素、管理层讨论等,支持金融监管规则查询。
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综合财务数据与估值分析
longbridge-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
252
本技能提供跨市场(如美股、港股)的全方位财务数据、估值指标和公司信息。用户可以查询详细的收入表、资产负债表、现金流,分析业务分部结构,比较市盈率等倍数,并进行DCF模型和价值投资筛选,是进行深度基本面研究和投资决策的核心工具。
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实时金融市场数据分析
longbridge-market-data
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
提供香港、美国、A股和新加坡等主要全球交易所的实时和历史市场数据。本工具支持获取实时报价、K线图、盘口深度、交易K线、市场情绪指数等,并包含ADR溢价、外汇套利等复杂的跨市场分析框架。适用于量化交易、技术分析和全球金融市场监控。
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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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数据事故根因分析
monte-carlo-analyze-root-cause
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
该技能用于系统性地调查数据故障,包括数据新鲜度延迟、数据量异常、模式变更和ETL流程失败。它通过结合Monte Carlo的观测性元数据和可选的直接数据查询,引导代理执行全面的调查流程,从而找出问题的根本原因。
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数据资产健康度检查
monte-carlo-asset-health
sickn33/antigravity-awesome-skills
324
本技能利用Monte Carlo的可观测性平台,为数据资产生成全面的健康报告。它会检查数据的新鲜度、活跃警报、监控覆盖率、资产重要性以及上游依赖关系,适用于用户需要评估数据表可靠性或状态的场景。
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