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AI驱动的测试自动化专家

test-automator
sickn33/antigravity-awesome-skills
161
本技能提供专业的AI驱动测试自动化能力，专注于构建健壮、可维护的测试生态系统。内容涵盖AI测试生成、自愈合测试、TDD实践、跨平台（Web/移动/API）自动化、高级CI/CD集成和全面的质量工程实践，确保整个软件开发生命周期的高质量交付。
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规范驱动特性开发流程

tlc-spec-driven
tech-leads-club/agent-skills
84
这是一个用于结构化软件开发生命周期（SDLC）的综合技能。它引导用户经历规范、设计、任务和执行四个适应性阶段，确保每个特性都具备可追溯的需求、原子任务和严格的验证机制。系统包含独立验证器、决策日志和自学习层，能将验证失败转化为可复用指导，适用于复杂功能开发。
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Turborepo单体仓库构建缓存

turborepo-caching
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
本技能专注于Turborepo构建流水线优化，特别适用于大型单体仓库（Monorepo）。它指导用户如何配置本地和远程缓存策略，涵盖了从`turbo.json`配置到Vercel和自建缓存服务器的完整实践，旨在极大地提高CI/CD和开发构建的效率。
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定时任务自动化助手

cron
iOfficeAI/AionUi
83
该技能围绕 Cron 定时任务管理，先查询现有任务并等待结果，再根据用户意愿选择替换或保留，最终创建或删除任务，并提供完整指令，确保自动操作按预定时间执行。
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AI网页工件构建器

web-artifacts-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
190
该工具提供了一个完整的流程，用于为AI平台构建强大的、自包含的前端工件。它基于React和TypeScript栈，支持使用Vite和Tailwind CSS开发复杂的用户界面。核心功能是将整个应用打包成一个单一的HTML文件，使其易于在AI对话中作为工件分享和预览。
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Datamol化学信息工具

datamol
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
169
Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。
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开放笔记本研究中心

open-notebook
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
494
开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。
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精益UX洞察画布

lean-ux-canvas
deanpeters/Product-Manager-Skills
364
采用 Lean UX 画布 v2，引导团队以业务问题为中心梳理成果、用户与假设，快速聚焦核心认知缺口并设计小规模实验，防止错误方向上的开发投入。
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DWARF调试信息分析与标准

dwarf-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供关于DWARF调试标准（v3-v5）的专业知识，用于分析、解析和验证编译二进制文件中的调试信息。用户可以查询DWARF标准细节、利用`dwarfdump`进行结构校验，或编写与调试数据交互的底层代码。
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Makepad技能进化系统

evolution
sickn33/antigravity-awesome-skills
242
本技能提供了一套全面的框架，用于指导和实现Makepad技能库的持续自我进化和改进。它涵盖了基于Hook的自动触发机制、根据上下文智能路由技能，并提供了识别、分类和格式化新模式、错误解决方案和最佳实践的完整流程，确保技能库能与项目开发同步迭代。
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智能记忆与规则提炼系统

self-improving-agent
alirezarezvani/claude-skills
484
该插件用于增强AI的自动记忆功能。它能分析原始的项目学习记录，识别出可固化的最佳实践模式。用户可通过该工具将临时的笔记模式提升为项目强制规则，或将其提取为独立的、可复用的技能，确保知识体系的持久化和可操作性。
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雅恩·勒昆深度学习技术

yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术，覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论，并深入探讨了先进的自监督学习（SSL）模型，如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解，还提供了完整的PyTorch代码，适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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