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生产代码清理与重构指南

vibe-code-cleanup
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份系统化的全栈代码清理与重构指南。它指导用户安全地处理AI生成或快速搭建的代码，修复死代码、修正导入错误、并重构重复逻辑。核心原则是“外科手术，而非拆除”，确保代码生产就绪，同时不破坏任何现有功能、路由或API契约。
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网页无障碍访问性审计

accesslint-scan
sickn33/antigravity-awesome-skills
332
该技能用于审计实时网页的无障碍访问性。它可以精确识别WCAG（Web内容无障碍指南）违规点，并输出包含CSS选择器的修复工作列表，而不会修改原始代码。适用于进行前端开发和质量保证测试。
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React组件设计模式指南

composition-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
202
本指南提供了构建灵活、可维护和可扩展的React组件的最佳实践。它强调使用组合模式和复合组件来避免过度使用布尔属性，并系统介绍了组件架构、状态管理和现代实现技术（包括React 19的建议）。适用于重构复杂系统或设计可复用组件库。
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视频OCR内容提取工具

video-content-extractor
sickn33/antigravity-awesome-skills
65
该工具能够自动从MP4视频中提取关键帧，并对这些帧运行OCR文字识别。它最终生成一份结构化的Markdown报告，其中包含完整的视频元数据和带有准确时间戳的文本转录记录。适用于分析讲座、演示文稿或屏幕录像等视频内容。
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代码库迁移与重构自动化

codebase-migrate
ComposioHQ/awesome-codex-skills
480
这是一个用于管理大规模代码库迁移、框架升级和结构化重构的端到端自动化工作流。它使用专业的CLI工具来协调问题跟踪、创建可审查的PR批次，并验证CI状态，确保复杂的代码变更安全、分步、可控地完成。
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代码去重重构指导工作流

dry-refactoring
kucherenko/jscpd
140
本指南提供了一个系统化的工作流，用于消除源代码中的复制粘贴冗余（代码克隆）。它指导开发者如何将重复的代码块重构为共享函数、模块、常量或基类，从而极大地提高代码的可维护性和健壮性。遵循此流程，可有效提升代码质量。
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代码重复检测工具

jscpd
kucherenko/jscpd
308
jscpd是一个专业的代码质量检测工具，用于扫描项目代码库，找出所有复制粘贴或重复的代码片段。它支持广泛的编程语言，不仅能准确识别重复代码块，还能量化重复率。通过提供多种报告格式和重构工作流，帮助开发者有效地维护代码的唯一性和整洁度。
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每日运营简报规划器

meta-daily-operator-brief
opensquilla/opensquilla
374
这是一个元技能，用于生成完整的每日运营简报。它能智能地整合用户粘贴的上下文（日历、任务、邮件）、长期记忆（优先级、待办事项）以及天气等外部信息，为用户提供一份全面、可执行的日常工作计划和优先事项概览。
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委派子代理完成任务

sub-agent
opensquilla/opensquilla
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本技能提供了一个通用的入口点，用于将复杂的、自包含的任务委派给各种大型语言模型（如Codex、Claude Code、Pi）驱动的子代理。它适用于元技能流程图（DAG）中的步骤，执行功能创建、PR审查、代码重构或文档生成等任务。建议使用非交互式CLI模式进行可靠的后台执行。
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Webhooks API抽象与工具集

webiny-api-webhooks-catalog
webiny/webiny-js
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本模块是Webiny框架提供的综合性Webhook抽象和工具集。它涵盖了事件载荷（Payload）、核心Webhook模型、交付机制，以及Webhook调度器（Dispatcher）和工厂（Factory）等核心服务。功能包括事件路由、数据验证和安全签名，适用于构建复杂的后端API事件驱动型集成系统。
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C级高管咨询总纲

c-level-skills
alirezarezvani/claude-skills
338
此总纲是C级高管咨询角色的核心路由索引，用于管理复杂的企业决策流程。它覆盖了14个核心C级职能部门（CEO、CFO、CTO等），以及会议、入职流程和跨领域战略制定。旨在指导用户在战略规划、公司治理和复杂决策制定过程中，找到最合适的入口和方法论。
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实验设计规划与分析

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
378
实验设计规划工具，用于在数据收集前指导研究设计流程。涵盖了因子设计、分组、交叉设计（Crossover）和实验设计（DOE）等多种方法，并能生成可重复的随机化布局。核心目的是帮助用户构建严谨的实验结构，确保数据可解释性，从而支持可靠的因果关系推断。
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