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搜索 GitHub ，共找到 282 条记录
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Git工作流模式与最佳实践

git-workflow
affaan-m/ECC
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这是一份全面的专业Git版本控制指南，涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略（如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发），标准化的提交信息规范（Conventional Commits），以及如何正确使用合并（Merge）和变基（Rebase）操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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GitHub仓库操作与自动化管理

github-ops
affaan-m/ECC
243
本技能提供全面的GitHub工作流自动化管理能力，覆盖了整个开发生命周期。它包括Issue分类、PR状态检查、CI/CD故障排查、版本发布和安全监控等，适用于维护开源项目健康度或优化团队开发流程的场景。
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编程前系统调研工作流

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affaan-m/ECC
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这是一个系统化的工作流，用于在开始编写自定义代码前进行充分的调研。它指导用户完成从需求分析、跨渠道（如npm、PyPI、GitHub）并行搜索、到根据可维护性、社区支持等维度评估候选方案的全过程。目的是避免重复造轮子，确保使用现有成熟的库和最佳实践。
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技能侦察：搜索现有能力

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affaan-m/ECC
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技能侦察工具是技能开发流程中的关键步骤，旨在防止重复劳动。在用户创建新技能前，该工具会系统性地搜索和评估本地、市场和外部（GitHub/Web）的现有技能。它不仅能找到可能的匹配项，还会严格审查这些匹配项的安全性、维护状态和适用性，从而为用户提供“使用现有”、“分支扩展”或“全新创建”的清晰选择。
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统一警报与通知管理系统

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affaan-m/ECC
233
本技能旨在解决来自GitHub、Linear、本地钩子等各种工具的通知碎片化和噪音问题。它提供了一个统一的、操作化的工作流设计框架，用于整合和管理所有警报。核心目标是通过定义明确的严重性等级、责任人、路由渠道和后续操作步骤，将分散的通知流汇聚成单一、可操作的流程。
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GitHub问题修复全流程指南

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feiskyer/claude-code-settings
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这是一个结构化的、端到端的GitHub问题修复工作流。它引导用户完成整个开发周期：从理解问题描述、研究代码上下文，到制定修复计划、编写代码实现、进行全面测试，最终通过GitHub CLI提交高质量的拉取请求。
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结构化GitHub拉取请求代码评审

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feiskyer/claude-code-settings
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这是一个结构化的多智能体工作流，用于对GitHub的拉取请求（PR）进行深度代码评审。它模拟了多个领域专家的视角进行全面分析，负责处理PR的可用性检查、大型代码差异收集和上下文整合。通过结合并行评审员的发现和历史讨论记录，提供高信号、可操作的反馈，确保代码在合并前达到最高质量。
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自适应PR代码评审器

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tech-leads-club/agent-skills
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这是一个先进的GitHub PR评审编排协议。它具有高度的自适应性，不会强制执行固定规则。相反，它会首先探测项目现有的标准，包括测试运行器、架构约定和需求规范，然后并行启动六个专业子代理进行评审。最终在GitHub上提供一套全面、定制化的代码评审和总结。
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网络调试搜索：兼容性问题排查

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于搜索GitHub Issues和Discussions，以查找软件错误、版本兼容性问题和精确的错误代码。它支持解析仓库、错误字符串、包/版本、操作系统和运行环境，提供结构化的排查步骤和兼容性总结。此工具仅用于诊断和发现，不应作为学术证据引用。
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Copilot PR自动评审循环

copilot-pr-autopilot
github/awesome-copilot
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该技能自动化整个GitHub拉取请求（PR）的评审流程，专注于处理Copilot代码审查评论。它运行一个完整的循环：自动触发审查、分类待解决问题、分派修复补丁、提交修改并回复解决。直到PR达到“干净”状态，确保所有AI发现的问题都被处理，可以直接合并，极大减少人工干预。
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GitHub Actions运行时升级规范

github-actions-runtime-upgrade-conventions
github/awesome-copilot
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当GitHub Actions工作流报告运行时弃用警告时使用此指南。它提供了安全升级工作流和依赖项的最佳实践，包括一次只升级一个动作，并使用不可变的SHA锁定版本。核心目标是在现代化依赖的同时，确保工作流的行为和输出完全不变，并指导验证流程。
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计算实验与结果可复现性指南

ijoc-data-analysis
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南为撰写学术论文提供了完整的计算实验流程和报告规范。它指导作者如何提高研究结果的可靠性和可信度，包括设计实验、处理随机性、规避调参伪影等问题。核心内容涵盖了高级统计分析（如性能曲线、非参数检验）以及构建完整的代码和数据可复现性仓库。
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