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GraphQL查询与突变最佳实践

graphql-schema
sickn33/antigravity-awesome-skills
374
详细介绍了GraphQL前端操作的最佳实践。指导开发者如何使用独立的.gql文件和代码生成流程，确保查询和突变具有类型安全。特别强调了错误处理、加载状态管理及乐观更新的使用场景，适用于构建健壮的数据层。
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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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Hugging Face应用部署指南

huggingface-spaces
sickn33/antigravity-awesome-skills
247
本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

huggingface-zerogpu
sickn33/antigravity-awesome-skills
254
本指南为开发者提供了在Hugging Face Spaces上使用ZeroGPU硬件运行AI演示和计算任务的最佳实践。内容涵盖了如何正确使用`@spaces.GPU`装饰器、配置运行时配额和持续时间，并详细解释了ZeroGPU特有的CUDA可用性模型和进程隔离规则，确保ML模型部署的准确性和高效性。
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根据需求文档实现功能

implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本技能指导用户按照结构化的流程，根据产品需求文档（PRD）或问题列表实现新功能。它强调遵循最佳实践，如测试驱动开发（TDD）、定期进行类型检查和完整的测试套件运行，并通过正式的代码审查完成交付。
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JUnit 5 Java单元测试

junit-5-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在帮助开发者生成生产级别的Java单元测试和集成测试。它全面涵盖了JUnit 5的各项高级特性，包括详细的断言、参数化测试、Mockito模拟以及生命周期管理，确保您的Java代码拥有高质量、高覆盖率的测试体系。
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本地服务企业SEO优化管理

local-seo-manager
alirezarezvani/claude-skills
404
本工具专为服务区域型企业（如管道、暖通、家电维修）设计。它提供全面的本地SEO优化指导，帮助用户审计谷歌商家资料（GBP），生成高流量的社区服务页面，并确保NAP数据的一致性，助力企业在谷歌地图包中获得最佳排名。
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代码执行流程跟踪解释

logic-explain
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
这是一个用于生成代码指定输入场景的详细、分步、跨过程执行跟踪的技能。它能够解析命名歧义、追踪类型转换，并高亮显示非显而易见的行为。当用户对代码的实际运行过程感到困惑时，可以使用本工具进行深入分析，从而清晰地分辨出实际执行路径和用户假设之间的差异。
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发现、审计与设计AI循环

loop-library
alirezarezvani/claude-skills
233
本库提供了一套全面的AI循环（Loop）管理框架。用户可以通过分析代码库或工作历史来发现可重复的自动化工作流程。系统能够帮助用户推荐现有模板，诊断和修复缺陷，适应参数，或设计全新的、鲁棒的自动化流程，确保所有工作流都有明确的触发、验证和终止条件，防止无限循环。
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AI智能循环设计与审计

loopy
sickn33/antigravity-awesome-skills
245
该技能管理AI智能体（Agent）的可重复工作流程（Loop）的完整生命周期。它帮助用户从代码库或需求中发现潜在的循环工作机会，进行审计、修复或设计新的、有边界的AI工作流。支持运行、优化和准备AI流程，确保流程符合有效的反馈系统。
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数据事故根因分析

monte-carlo-analyze-root-cause
sickn33/antigravity-awesome-skills
359
该技能用于系统性地调查数据故障，包括数据新鲜度延迟、数据量异常、模式变更和ETL流程失败。它通过结合Monte Carlo的观测性元数据和可选的直接数据查询，引导代理执行全面的调查流程，从而找出问题的根本原因。
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蒙特卡洛数据质量修复

monte-carlo-remediation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于处理和修复由数据质量监测工具（如Monte Carlo）发现的警报或数据事件。该技能指导用户执行完整的调查、根因分析和影响评估，并协调调用各种外部工具和API，从而提出并执行合适的修复或缓解措施，确保数据问题彻底解决。
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