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Ahrefs实时SEO数据分析

seo-ahrefs
AgriciDaniel/claude-seo
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通过连接Ahrefs官方API，提供实时、全面的SEO数据分析能力。用户可以执行详细查询，分析网站的域名权威性、反向链接结构、有机关键词排名分布以及内容表现，是进行市场调研和内容策略验证的利器。
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F1风格测试执行与报告器

wjttc-tester
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具引入F1赛车标准，用于软件质量保障。它能执行复杂的测试流程，根据“Brake/Engine/Aero/Tyre/Pit”五个等级判定缺陷的严重性，同时审计CI信号的健康度，并生成专业WJTTC报告，帮助验证功能和确认代码的发布就绪状态。
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构建前产品风险评估

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个在AI辅助编码流程中的关键风险检查点。它不直接编写代码，而是专注于评估产品本身的商业可行性。通过检查市场需求、现有工作流痛点、替代方案和用户切换意愿，它帮助用户在投入开发资源前，制定最小化、低风险的验证步骤，确保项目方向正确。
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WorkorAI人才招聘市场

workorai
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能是一个全面的人才招聘市场平台，支持求职者搜索职位、管理申请流程，并支持雇主进行完整的招聘生命周期管理。它能发现并排名候选人，并提供基于白盒模型的详细匹配解释（如匹配分数、技能差距），帮助雇主做出更科学的招聘决策。
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KubeEye集群巡检工具

kubeeye
kubesphere/kubesphere
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KubeEye是一款为Kubernetes环境设计的综合集群巡检工具，主要用于KubeSphere平台。它通过集成OPA/Rego、PromQL、文件完整性检查、内核参数验证和systemd健康检查等多种机制，系统性地检测工作负载、节点和配置中的各类问题。用户可以创建自定义巡检规则、制定排期计划，并查看详细的巡检报告，确保集群的合规性和稳定性。
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高保真SaaS落地页原型

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nexu-io/html-anything
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提供一个完整、可点击的高保真SaaS落地页原型。该模板集成了从导航、核心展示区到定价页等所有必要模块，并融入了现代UI设计趋势（如渐变、玻璃拟态）。适用于产品概念验证、设计展示或寻求早期反馈的场景，让您的产品看起来如同即日上线。
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智能体自调度与编排指南

agent-self-scheduling
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了AI智能体任务的定时、循环和周期性调度方法。内容涵盖了外部调度器（如Cron、systemd）和内置调度器（如Hermes），指导用户如何安全地设置心跳任务、实现自动化流程，并避免了常见的调度陷阱，以确保任务的稳定执行。
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创建项目文件夹上下文文档

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于为代码项目创建深度、本地化的上下文文档。该技能系统性地分析目标目录中的所有文件，提取项目的核心目的、开发约束、命名规范和关键决策。生成的CLAUDE.md和AGENTS.md文档能确保未来的AI智能体（如Claude或Codex）掌握项目本地化知识，从而提高其在特定领域的准确性和工作效率。
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将技能发布到GitHub仓库

push-skill-to-github
sickn33/antigravity-awesome-skills
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当技能修改完成后，需要将其提交（commit）并推送到（push）配置好的GitHub仓库时使用。本技能用于将本地的技能更新进行版本控制和发布，确保技能的最新版本能够被成功同步到远程仓库，实现技能的共享和持久化。
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WCAG 2.2 无障碍设计与实现

accessibility
affaan-m/ECC
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本技能旨在指导用户根据 WCAG 2.2 标准，设计和实现具备高无障碍性的数字产品。内容涵盖了可感知、可操作、可理解和健壮的四大原则（POUR），并提供了Web (ARIA)、iOS和Android等跨平台的技术细节，确保所有用户群体都能无障碍使用界面。
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编码代理性能对比评估

agent-eval
affaan-m/ECC
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本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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系统化性能优化循环

benchmark-optimization-loop
affaan-m/ECC
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这是一个严谨的、数据驱动的系统性能优化方法。当需要大幅提升系统速度、降低延迟或优化成本时使用。该流程包括建立可量化的基线、提出可测试的假设变体、运行受控的基准测试，并经过迭代验证和推广门控，确保优化效果稳定可靠。
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