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复杂Bug诊断与排查流程
diagnosing-bugs
sickn33/antigravity-awesome-skills
345
本技能提供一套结构化的多阶段调试工作流,用于诊断复杂的软件Bug和性能回归。它强调了在提出任何假设之前,必须首先构建一个紧密、确定性的反馈回路。流程包括重现故障、缩小最小重现范围和生成可操作的假设。
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严密计划压力测试与验证
grilling
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
当您需要对一个计划、设计或架构进行全面的压力测试时使用。该工作流会扮演一位严苛的面试官,一次只提出深入、层层递进的问题,帮助您发现潜在的依赖关系、消除模糊点,确保设计覆盖面完整。它尤其适用于在编码前,对复杂系统进行彻底的自我审视和验证。
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自适应学习辅导系统
learn
sickn33/antigravity-awesome-skills
310
当用户需要学习、理解、练习或复习任何特定主题时使用。该技能提供自适应的辅导体验,通过诊断用户当前水平,制定个性化学习路线,并结合实例、测验和即时反馈,确保知识点的掌握和技能的提升。
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互动课程学习生成器
lesson-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
392
用于构建独立、完整的多章节学习课程或学习指南。它能自动生成包含学习目标、闪卡、测验和资料来源的结构化内容,形成一个自包含、可互动的浏览器学习工件,帮助用户系统化地学习和巩固知识。
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具界AI代理循环设计
loop-library
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
本技能旨在帮助用户定义、调整和设计具有边界的AI代理工作流和反馈循环。无论用户是寻找现有流程、调整既有循环,还是需要从零开始设计全新自动化任务,本工具都能提供结构化的引导。它强调设置明确的退出机制、安全护栏和可验证的步骤,确保自动化流程始终可控且目标明确。
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Mailtrap联系人API管理
mailtrap-managing-contacts
sickn33/antigravity-awesome-skills
426
本指南提供通过API管理Mailtrap联系人数据库的全面方案。用户可实现联系人的创建、更新、批量导入、导出,并进行自定义字段和事件触发。适用于需要与CRM或数据仓库同步数据,或进行自动化营销活动的用户。
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Mailtrap邮件发送配置与集成
mailtrap-sending-emails
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
本技能详细指导开发者如何配置和集成Mailtrap进行实时邮件发送。涵盖了通过Email API(REST)和SMTP协议两种主要方式。内容解释了事务性(通知类)、群发(营销类)和批量发送等不同邮件流的用法,并提供了最佳实践和具体的API端点,帮助用户完成邮件发送流程的开发与调试。
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发送域名验证与配置指南
mailtrap-setting-up-sending-domain
sickn33/antigravity-awesome-skills
278
本指南详细介绍了如何在Mailtrap中设置和验证发送域名。用户需要发布所需的DNS记录(如SPF/DKIM/DMARC),以确保邮件的发送信誉和可送达性。内容覆盖了从手动UI操作到使用API进行程序化自动化的完整流程。
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工程技能配置初始化
setup-matt-pocock-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
219
用于为项目初始化和配置一系列高级工程技能。该流程指导用户设置仓库的工单跟踪系统(如GitHub/GitLab/本地),定义标准的工单分类标签词汇,并确定领域文档的上下文结构。必须作为首次运行的预置步骤,为后续的自动化开发流程做准备。
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深度学习课程体系构建
teach
sickn33/antigravity-awesome-skills
177
本技能将当前工作区升级为一个系统化的教学环境。它通过设定学习任务、构建参考资料、资源列表和结构化课程,引导用户进行深度、多阶段的学习。它遵循教育最佳实践,确保用户实现长期的知识掌握和技能提升。
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问题与PR的流程分类处理
triage
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
该技能用于系统化地处理项目中的问题报告和外部拉取请求(PR)。它通过定义的状态机和角色(如bug、enhancement),将需求纳入流程进行分类、验证和细化。最终目标是产出适用于自动化代理(Agent)的详细开发简报,或标记给人工执行。
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技能书写与编辑参考指南
writing-great-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
409
本指南详细介绍了撰写高质量、可预测的技能的原则和方法论。内容涵盖了模型调用和用户调用的差异、如何管理上下文负载、构建信息层次结构(步骤与参考)以及通过渐进式披露来提高AI智能体的可预测性,帮助用户优化技能设计。
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