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搜索 Flow ，共找到 3818 条记录
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技能创作流程

skill-authoring-workflow
deanpeters/Product-Manager-Skills
103
将 PM 会议记录或初稿整理为符合仓库要求的技能，涵盖草稿生成、校验、文档同步与可选打包，确保每个提交都符合标准。
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用户故事拆解

user-story-splitting
deanpeters/Product-Manager-Skills
444
使用系统化拆分模式，将过大的用户故事、史诗或功能拆成可独立交付的故事，帮助敏捷团队在待办事项变得庞大时降低风险、提升估算准确度并保持价值流动。
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工作坊引导流程

workshop-facilitation
deanpeters/Product-Manager-Skills
333
以逐步提问、可见进度和决策推荐为核心，帮助产品团队在互动的工作坊中保持节奏、应对中断，并最终形成清晰可执行的选择。
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GitHub AI 工作流安全审计

agentic-actions-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
70
本技能用于对包含 AI 代理（如 Claude, Gemini, OpenAI 等）的 GitHub Actions 工作流进行静态安全审计。它能深入识别 CI/CD 流程中由外部或恶意控制的输入数据流向 AI 代理提示词或系统内部的潜在漏洞和攻击向量。
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智能体工程化开发工作流

agentic-engineering
affaan-m/everything-claude-code
357
本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。
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AI优先工程实践模型

ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
239
本模型为利用AI代理生成大量代码的团队提供工程化运营框架。它指导团队将重点从代码语法转移到过程质量、系统架构设计、严格测试和风险控制，确保在AI辅助开发周期中构建出高度稳定可靠的系统。
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AWS Bedrock智能体核心管理

aws-agentic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
该指南是AWS Bedrock智能体核心的综合专家，用于指导用户如何大规模部署和管理AI智能体。它涵盖了从服务选择（如运行时、记忆、身份验证等）到部署模式、凭证管理及复杂集成工作流的完整生命周期。
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配置AWS MCP服务器用于AI代理

aws-mcp-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
本指南详细介绍了为AI代理配置AWS机器能力平台（MCP）服务器的方法。它提供了两种配置选项：全功能AWS MCP服务器（支持API调用和文档搜索）和基础AWS文档MCP（仅支持文档搜索）。内容涵盖了前置条件、配置步骤、所需的IAM权限和故障排除指南，帮助用户将AWS服务无缝集成到AI工作流中。
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认知智能体心智状态建模

bdi-mental-states
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
该技能用于构建认知智能体（Cognitive Agent）的BDI模型。它能够实现外部知识（如RDF）到智能体内部心智状态（信念、欲望、意图）的转换，并支持可追溯、可解释的推理过程。适用于多智能体系统、复杂任务规划以及将正式知识图谱融入大型语言模型（LLM）的场景。
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功能开发流程管理

build
sickn33/antigravity-awesome-skills
179
这是一个用于管理大型功能开发全生命周期的工具。它提供了一个结构化的多阶段工作流，帮助用户将一个功能从最初的研究构想到规划、实施、到进度跟踪，从而确保开发过程的系统性和可追踪性。
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Burp项目数据解析工具

burpsuite-project-parser
sickn33/antigravity-awesome-skills
399
该工具是一个命令行实用程序，用于搜索、提取和分析Burp Suite项目文件（.burp）中的数据。支持使用正则表达式在请求/响应头和主体中进行搜索，提取安全审计发现或收集代理/站点地图数据。是进行网页安全测试和网络流量深度分析的必备工具。
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持续自律代理循环模式

continuous-agent-loop
affaan-m/everything-claude-code
383
这是一个用于构建健壮、持续自律代理循环的系统模式。它集成了关键的质量门、评估机制和故障恢复控制，用于指导自主智能体的复杂工作流。通过定义决策流程和完善的故障处理策略，它能够有效避免无限循环、成本漂移等问题，确保系统持续获得可测量的进展。
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