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Next.js SEO索引与爬取预算优化
nextjs-seo-indexing
sickn33/agentic-awesome-skills
289
本指南专门为Next.js应用设计,用于优化SEO索引和管理爬取预算。内容涵盖修复Google Search Console的覆盖率错误、正确设置规范化标签、审核sitemap,以及优化静态渲染和内部链接结构,确保网站最大化搜索可见性。
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AI智能体工具与端点发现
not-human-search-mcp
sickn33/agentic-awesome-skills
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这是一个远程MCP服务器,专为AI智能体设计。它允许智能体搜索和检查一个包含大量AI就绪网站的索引,用于动态发现和验证外部工具、API和MCP端点。核心功能包括检查网站是否暴露了机器可读的接口,以及验证这些端点是否能响应JSON-RPC请求。
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动态多智能体工作流引擎
open-dynamic-workflows
sickn33/agentic-awesome-skills
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Open Dynamic Workflows (ODW) 是一个先进的开源引擎,用于通过多个AI智能体管理复杂的编程任务。其工作流程分为三个阶段:首先规划任务,将其分解为可并行执行的子任务;其次,调度多个AI编码智能体并行工作;最后,通过对抗性验证环节挑战并确认最终输出的准确性。适用于需要高可靠性和结构化流程的软件开发场景。
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性能瓶颈识别与优化
performance-optimizer
sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能提供了一套完整的性能优化流程,用于识别和修复代码、数据库和API等全栈层面的性能瓶颈。内容涵盖了从测量(Profiling)到优化(Optimization)的完整周期,包括数据库索引优化、API缓存策略、前端组件懒加载、代码拆分以及算法复杂度改进等多个维度,确保所有提升都是可量化、可验证的。
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PostgreSQL 数据库表结构设计
postgresql
sickn33/agentic-awesome-skills
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设计高效的 PostgreSQL 数据库架构,涵盖数据类型、索引和约束的最佳实践。包括规范化、分区和性能优化,适用于可扩展的数据库系统。
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事件溯源投影模式
projection-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能指导用户如何为事件溯源系统构建投影和可读模型。它主要用于实现CQRS(命令查询责任分离)模式的读取端,创建物化视图,优化查询性能,或从事件流中聚合数据,从而提高数据查询效率。
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Python包开发与分发指南
python-packaging
sickn33/agentic-awesome-skills
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本指南提供了一个全面的技术流程,指导开发者如何创建、结构化、测试和分发Python软件包。内容涵盖使用pyproject.toml等现代标准建立项目结构、构建wheel格式分发包,并安全可靠地将库发布到PyPI或私有仓库,确保代码可复用性。
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视频搜索与智能分析
seek-and-analyze-video
sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能利用 Memories.ai 大型视觉记忆模型,使 AI 代理能够搜索、导入和分析视频内容。提供持久化视频智能,支持从 TikTok、YouTube 和 Instagram 导入社交媒体内容,会议总结,知识库构建及跨视频问答。适用于分析视频 URL、研究社交媒体趋势及总结录音。
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智能体技能优化与诊断
skill-optimizer
sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能用于对AI智能体的技能库进行全面的诊断和优化。它通过分析历史会话记录和静态技能文件,从8个维度为每个技能打分。它可以识别低触发率、用户反应不佳和流程未完成等问题,生成优先级的优化报告(P0/P1/P2),从而显著提升智能体的决策能力和可靠性。
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Google Antigravity技能迁移工具
skill-porter
sickn33/agentic-awesome-skills
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用于将本地技能包(如Claude Code、Cursor、Codex等)迁移至Google Antigravity的Python工具。支持预览保守的工具名称替换,并完整复制技能包。提供试运行模式和安全的工作区安装,确保迁移过程可审查且不覆盖现有文件。
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规格驱动开发循环
spec-driven-loop
sickn33/agentic-awesome-skills
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在开展中大型 Codex 开发任务前,先冻结 PRD、技术设计与验收标准,再以明确的文件归属协调多个智能体协作,并依据代码差异、测试与证据判定交付是否通过验收。
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SQL 查询优化模式
sql-optimization-patterns
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通过查询计划诊断慢 SQL,保留查询结果,并针对代表性数据验证索引或查询变更。适用于调试慢查询、设计高性能数据库架构、优化应用响应时间、降低数据库负载及提升可扩展性,解决 N+1 查询问题。
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