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资深产品经理助手
product-manager
sickn33/agentic-awesome-skills
301
资深产品经理助手,涵盖策略、发现、规划、执行、分析及沟通六大领域。应用 30+ 成熟框架(如 RICE、MoSCoW),提供 12 个现成模板(PRD、路线图),并计算 32 个 SaaS 关键指标公式。适用于结构化产品分析、优先级排序及决策制定,避免随意头脑风暴。
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生产级代码质量审计
production-code-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
374
该技能自主深度扫描整个代码库,逐行识别安全漏洞、性能瓶颈和架构缺陷。系统性地重构代码以满足企业级生产标准,包括添加日志、监控、CI/CD 管道和安全加固。适用于准备软件部署到生产环境。
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生产运行时认证
production-runtime-certification
sickn33/agentic-awesome-skills
118
本技能通过验证源代码、CI 状态、部署身份、数据库迁移、运行时健康、就绪状态和关键路由,对已部署服务进行认证。它确保发布不仅仅是流水线绿色,而是真正生产就绪。在宣布发布前使用,防止因部署成功而产生的误判。
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渐进式估算:AI辅助项目管理
progressive-estimation
sickn33/agentic-awesome-skills
497
该技能提供先进的项目估算能力,可适应纯人工、人机混合或AI代理驱动的开发模式。它利用基于研究的PERT统计和置信区间(P50/P75/P90),为开发任务、积压列表和容量规划提供科学的工时预测。系统通过实际完成数据进行持续校准,确保在人机协作和AI辅助环境下的估算精度。
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渐进式网络应用开发指南
progressive-web-app
sickn33/agentic-awesome-skills
330
本指南详细介绍了渐进式网络应用(PWA)的开发原理和实践步骤。它指导开发者如何集成应用清单和Service Worker等核心技术,帮助构建出具备离线访问能力、安装性强、用户体验接近原生应用的现代化网站。
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大模型项目开发方法论
project-development
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250
本技能涵盖识别适合 LLM 处理的任务原则、设计有效项目架构以及利用代理辅助开发快速迭代的方法。适用于批处理管道、多代理系统和交互式应用。核心概念包括任务模型匹配识别、手动原型验证、管道架构、文件系统状态管理和结构化输出设计,以确保解析可靠性。
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项目技能审计与推荐
project-skill-audit
sickn33/agentic-awesome-skills
140
本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义,来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式,或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能,确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致,从而提升项目的执行准确性和效率。
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项目状态治理器
project-state-governor
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168
跨会话、分支与评审周期治理有证据支撑的项目权威状态,维护项目目标、当前状态、决策约束与失败教训,帮助新接手或跨会话继续工作的智能体快速核实完成声明、避免重复失败并明确下一步行动。
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事件溯源投影模式
projection-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
283
本技能指导用户如何为事件溯源系统构建投影和可读模型。它主要用于实现CQRS(命令查询责任分离)模式的读取端,创建物化视图,优化查询性能,或从事件流中聚合数据,从而提高数据查询效率。
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Prometheus 监控配置指南
prometheus-configuration
sickn33/agentic-awesome-skills
392
本技能提供 Prometheus 设置完整指南,涵盖指标收集、抓取配置、记录规则和告警。包括 Kubernetes Helm 和 Docker Compose 安装方法,帮助用户有效监控基础设施和应用。
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Prometheus Grafana 监控配置与管理
prometheus-grafana
sickn33/agentic-awesome-skills
209
配置 Prometheus 和 Grafana 进行指标收集、可视化及告警。涵盖 Docker 和 Kubernetes 部署、PromQL 查询编写及告警规则设置,适用于 DevOps 工程师管理基础设施可观测性。
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高级提示工程模式
prompt-engineering-patterns
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97
掌握高级提示工程技术,最大化 LLM 的性能、可靠性和可控性。涵盖少样本学习、思维链提示、提示优化、模板系统及系统提示设计。适用于设计生产级 LLM 应用复杂提示、优化一致性、调试不一致输出。适合构建 AI 助手和开发生产级大模型应用。
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