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项目上下文完善指导

faf-go
sickn33/antigravity-awesome-skills
200
本工具通过引导式访谈，帮助用户系统性地完善项目的 .faf 文件上下文。它会根据预设的重点领域（如项目目标、技术栈、使用场景等）提问，确保所有关键信息槽位被填满，使项目文档达到结构化、高可读性的“金牌代码”标准。
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开发者工具免费层级设计策略

free-tier-strategy
sickn33/antigravity-awesome-skills
257
本指南提供设计开发者工具免费层级（Free Tier）和免费增值（Freemium）模型的专业知识。它教你如何设置合理的限制和功能门控，以鼓励用户自然升级到付费计划，同时防止用户产生抵触心理或阻碍项目初次采用。
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可移植的模块化前端架构指南

frontend-architecture
sickn33/antigravity-awesome-skills
409
本技能提供了一种框架无关、模块化的前端架构模式，适用于 React 和 React Native 应用。它强制实施了基于功能模块、严格的状态分离（服务端/客户端状态）和规范的导入规则，旨在构建可预测、易于维护且高度可扩展的代码库，不受具体框架限制。
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网络边界类型数据契约

frontend-data-contracts
sickn33/antigravity-awesome-skills
297
该技能提供了一套跨框架、类型安全的网络数据层规范。它强制所有数据请求通过一个统一的API客户端，确保原始的JSON数据在进入应用之前，必须被解析和验证为可信的领域类型。这极大地提升了前端代码的健壮性、可维护性，并解决了运行时类型不确定性的问题。
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前端乐观状态变更机制

frontend-optimistic-mutations
sickn33/antigravity-awesome-skills
149
本技能描述了一种用于React或React Native应用的写操作（Write Path）纪律。它定义了乐观更新的完整生命周期，确保用户界面的更新感觉即时、失败时能精确回滚到原始状态，并保持全局缓存的一致性。适用于构建复杂、高互动的应用状态管理。
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动画HTML演示文稿创建器

frontend-slides-frontend-slides
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用于创建具有动画效果、极具美感的HTML演示文稿。无论您是从头开始设计，还是将PPT/PPTX转换为网页，该工具都能确保专业、独特的视觉效果。它支持固定16:9比例和不同的内容密度模式，适用于演讲和报告制作。
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Gemini API 交互技能

gemini-interactions-api
sickn33/antigravity-awesome-skills
374
用于调用Gemini API，支持文本生成、多轮对话、多模态理解、图像/视频创建、函数调用等多种高级交互功能。适用于需要构建复杂AI应用和实现生产级AI功能的开发者。
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Gemini实时流媒体API开发

gemini-live-api-dev
sickn33/antigravity-awesome-skills
73
本技能指导开发者使用Gemini Live API构建实时、双向、多模态的流媒体应用。它涵盖了通过WebSocket实现的低延迟语音、视频和文本流传输，以及VAD、函数调用和会话管理等高级功能。适用于构建对话式AI、视频会议和复杂的实时交互体验。
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Gemini Omni Flash视频生成与编辑

gemini-omni-flash-api
sickn33/antigravity-awesome-skills
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基于Gemini Omni Flash模型，提供全方位的生成式视频创作和编辑能力。用户可以实现文本描述生成视频，利用单张图片生成动画，或通过参考图像和视频进行风格转换、修复和优化。适用于专业影视内容创作，支持多模态、高精度的视频处理。
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优化GitHub项目和个人主页

github-presence
sickn33/antigravity-awesome-skills
430
本技能旨在指导用户优化其GitHub的整体形象，提高项目和个人主页的可见性。内容涵盖了如何撰写引人入胜的README文件、构建专业的个人简介，以及利用徽章和最佳实践来提升项目的市场度和专业度。
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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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模型内存需求估算

hf-mem
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
`hf-mem`技能用于估算从Hugging Face Hub加载进行推理所需的Safetensors或GGUF模型权重所需的显存（VRAM）或系统内存。它通过HTTP范围请求实现，无需本地下载。用户可以提前检查模型是否适合其GPU或硬件实例，并支持估算KV缓存及设置最大序列长度。
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