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Cmux可靠的Markdown渲染

markdown-rendering
sickn33/antigravity-awesome-skills
315
本技能解决了在cmux环境中渲染Markdown文件时可能出现的“空白显示”bug。由于直接移动Markdown表面会失败，本工具提供了两种可靠的流程来确保Markdown内容稳定、正确地显示在指定的cmux右侧窗口中，从而避免渲染失败。
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将技能发布到GitHub仓库

push-skill-to-github
sickn33/antigravity-awesome-skills
201
当技能修改完成后，需要将其提交（commit）并推送到（push）配置好的GitHub仓库时使用。本技能用于将本地的技能更新进行版本控制和发布，确保技能的最新版本能够被成功同步到远程仓库，实现技能的共享和持久化。
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读取所有架构决策记录

read-all-adrs
sickn33/antigravity-awesome-skills
375
该技能用于全面读取项目中的所有架构决策记录 (ADR)。它确保在总结项目架构、进行重大修改或评估决策时，用户能够获取到完整的技术背景知识，避免遗漏任何历史决定。
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分步引导设置助手

setup-help
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
该技能用于引导用户完成复杂的、多步骤的流程，如安装、配置或初始化设置。它将整个过程分解为单个原子操作，每次只展示当前步骤和剩余步骤清单。非常适用于新用户上手或执行长期技术配置。
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简写前文，保留核心要点

short
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
当您需要对一段较长的回复进行精简或总结时使用。该技能能够将前一个回复的内容重写得更简洁，同时确保保留所有关键信息和核心实质，适用于快速获取概要信息的场景。
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代码API精确验证

strict-api
alirezarezvani/claude-skills
328
本技能作为一个代码编写前的现实检查层，用于确保所有API调用、导入和方法访问都确实存在于用户当前运行的特定版本中。它能有效防止由于模型“幻觉”或错误假设而导致的运行时错误，从而保证代码的准确性和可靠性。
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社交媒体短视频发布

taisly-social-media-posting
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
使用Taisly Agent Kit管理短视频的发布流程。该工具支持将经过批准的短视频发布到包括TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts、X和Facebook在内的多个主流社交媒体平台。核心功能是流程化管理文案和元数据，并设置了强制性的用户确认门槛，确保所有发布操作都经过用户明确授权，保障内容安全合规。
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提取YouTube视频字幕和文本

youtube-transcript
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
该技能用于从任何YouTube视频中提取原始文本字幕。它优先使用DeepAPI服务进行可靠的服务器端抓取，从而避免本地网络IP被识别为机器人的问题。如果DeepAPI调用失败或API密钥不可用，系统将自动回退到使用本地的`yt-dlp`工具。最终输出都会保存为干净的.txt文件。
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WCAG 2.2 无障碍设计与实现

accessibility
affaan-m/ECC
414
本技能旨在指导用户根据 WCAG 2.2 标准，设计和实现具备高无障碍性的数字产品。内容涵盖了可感知、可操作、可理解和健壮的四大原则（POUR），并提供了Web (ARIA)、iOS和Android等跨平台的技术细节，确保所有用户群体都能无障碍使用界面。
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编码代理性能对比评估

agent-eval
affaan-m/ECC
378
本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/ECC
297
本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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智能体自我评估与反思系统

agent-self-evaluation
affaan-m/ECC
450
本系统指导AI智能体对自身输出进行结构化、批判性的自我评估。它基于准确性、完整性、清晰度、可操作性和简洁性五个维度，提供证据支持的打分卡和具体改进建议，将每次任务完成都转化为深入的学习和优化过程。
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