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Rust项目骨架生成专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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专为Rust开发者设计，提供专业的项目骨架搭建服务。无论您是开发命令行工具（CLI）、可复用库还是大型多模块工作区（Workspace），本技能都能生成遵循Rust最佳实践的完整项目结构。它涵盖了Cargo配置、模块划分、单元测试和集成测试等全套要素，确保代码拥有生产级的架构。
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测试驱动开发精粹

tdd-mastery
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
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涵盖 Red/Green/Refactor 循环、Arrange-Act-Assert 结构、Jest/Vitest、pytest 与 Go 测试惯例、覆盖率与模拟规则及反模式提示，引导团队跨语言坚持 TDD。
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完整测试驱动开发工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面、严格遵循测试驱动开发（TDD）原则的工作流，强制执行红-绿-重构循环。它覆盖了从测试规范制定、架构设计，到编写失败测试、最小化实现、代码重构和集成测试的整个软件开发生命周期。旨在确保代码具备高可维护性、高稳定性，并达到严格的测试覆盖率要求。
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TDD红方测试用例生成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于遵循测试驱动开发（TDD）原则，在开发初期（红方阶段）生成全面的、必然失败的单元和集成测试用例。它帮助开发者在编写任何实现代码之前，系统性地定义预期行为、边界条件、空值处理和异常情况，从而确保业务逻辑的完整性和健壮性。
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基于TDD的安全代码重构

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于执行安全、系统化代码重构的专业工作流。它基于TDD原则，提供了一套从代码评估、检测代码异味、应用设计模式（如SOLID、Factory等）到性能优化的完整流程。适用于需要提升代码结构、重构大型模块或维护遗留系统，同时必须保证100%测试覆盖率和功能稳定的开发场景。
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技术设计文档创建器

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tech-leads-club/agent-skills
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该技能用于创建全面的技术设计文档（TDD），帮助用户系统化地梳理软件架构决策、实现计划和风险评估。它遵循行业最佳实践，如Google Design Docs和RFC模式。重点在于记录高层次的架构设计和决策依据，而不是具体的代码实现细节。
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IaC高级自动化与云基础设施专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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专注于利用Terraform和OpenTofu实现高级基础设施即代码(IaC)自动化。涵盖模块设计、远程状态管理、多云环境部署，以及集成Policy-as-Code的CI/CD流程。适用于从环境定义到安全合规的整个基础设施生命周期管理。
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结构化批判性思维分析

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Jeffallan/claude-skills
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本技能提供结构化的批判性推理框架，用于对想法、计划或决策进行深度压力测试。它可以扮演魔鬼代言人、进行预验尸分析（Pre-mortem）、红队演习或假设审计。通过运用苏格拉底质疑、辩证法和证伪主义等多种高级模式，帮助用户发现盲点、弱点和未明言的隐藏假设。
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100大网络漏洞指南

top-100-web-vulnerabilities-reference
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供涵盖100个关键网络漏洞的结构化参考，包含定义、根因、影响和缓解建议，配合OWASP分类帮助评估、测试和制定安全策略。
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顶级网页漏洞参考

top-web-vulnerabilities
sickn33/antigravity-awesome-skills
200
按类别整理 100 个最关键的 Web 应用漏洞，便于安全团队识别攻击路径、评估影响并落实修复建议，用于检测、审计和制定防护策略。
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PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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机器学习模型训练

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。
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