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高级网页幻灯片制作工具
frontend-slides
affaan-m/ECC
238
这是一个强大的网页演示文稿制作工具,用于创建专业、动画丰富且零依赖的HTML幻灯片。无论您是制作商业推介、工作坊讲稿,还是需要将PPTX转换为网页,该工具都能确保幻灯片完美适配任何屏幕尺寸,具备响应式设计、键盘/触摸导航和高级动画效果,输出高质量的现代网页演示文稿。
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F#测试模式与最佳实践
fsharp-testing
affaan-m/ECC
425
本技能包提供了针对F#应用的全面测试模式和最佳实践。它涵盖了单元测试(xUnit, FsUnit)、属性测试(FsCheck)、依赖模拟(NSubstitute)以及完整的集成测试(WebApplicationFactory)。适用于提升代码覆盖率、验证复杂业务逻辑,并构建健壮的.NET测试基础设施。
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GAIA智能体基准对比与差距分析
gaia-architecture-comparison
ruvnet/ruflo
463
本技能详细对比了GAIA智能体评估框架(如ruflo和HAL),旨在帮助开发者和研究人员识别大型语言模型(LLM)智能体在性能测试中的能力差距。它涵盖了从真实代码执行沙箱到全功能网页浏览等关键技术点,为提升智能体基准测试的准确性和鲁棒性提供路线图。
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GAIA基准失败调试工具
gaia-debugging
ruvnet/ruflo
94
本技能提供了一个系统化的工作流,用于诊断GAIA基准运行中的模型失败。用户可以分析任务运行痕迹,分类失败模式(如工具缺失、推理错误),找出根本原因,并应用针对性修复,从而系统性地提升AI智能体的性能和测试模型的可靠性。
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GAIA基准测试提交流程
gaia-submission
ruvnet/ruflo
411
用于指导用户完成完整的GAIA基准测试流程。它涵盖了从环境验证、成本预估到模型运行的全周期,最终生成一份符合HAL协议的签名提交包,确保了AI模型测评结果的完整性和权威性。
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GAN风格多智能体开发框架
gan-style-harness
affaan-m/ECC
352
这是一个受GAN启发的复杂多智能体开发框架,用于构建高质量的全栈应用。它通过“生成器-评估器”的严格反馈循环,模拟专业开发流程(规划-生成-测试)。该系统能确保输出具备专业级的设计、功能和原创性,解决了单一AI模型自夸平庸的缺陷,适用于复杂的项目开发和功能实现。
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LLM预执行事实核查机制
gateguard
affaan-m/ECC
224
GateGuard是一个强制性的预执行钩子,用于极大增强大型语言模型(LLM)生成代码和操作的可靠性与安全性。它不依赖模型的自我评估,而是强制模型在进行任何代码写入或执行Shell命令前,必须进行详细、可验证的调查。这些调查包括列出所有依赖文件、检查数据结构和编写回滚方案,从而有效防止模型盲目猜测和产生错误。
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商业Python应用打包与优化
generating-python-installer
affaan-m/ECC
352
本技能旨在指导用户创建商业级的、高度优化的Windows平台Python应用程序安装包。核心工作流结合了Nuitka的极限编译优化(如LTO启用、DLL精简、32/64位选择)和Inno Setup的专业封装。目标是实现最小体积、最快启动和无残留的专业用户体验,适用于生产环境的软件部署。
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几何设计系统指南
geometric
bergside/awesome-design-skills
264
这是一份用于构建设计系统的完整指导框架,旨在确保产品界面具备几何结构、高可访问性和严格的一致性。它详细定义了基础约束、颜色和排版令牌,并提供了从组件到流程的落地规范,帮助工程和设计团队构建高质量的系统。
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Git工作流模式与最佳实践
git-workflow
affaan-m/ECC
417
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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深度多源研究综合报告
go-in-depth
sickn33/antigravity-awesome-skills
432
这是一个用于生成深度、多源、事实核查报告的复杂工作流。它能将复杂问题分解为多个搜索维度,并行搜索信息,并通过对抗性验证机制(3票制)对所有关键主张进行严格的可靠性检验。最终输出的是结构化且高度引用的综合报告。
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目标导向行动规划系统
goal-plan
ruvnet/ruflo
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该系统实现了目标导向行动规划(GOAP)框架。它能够接收复杂的最终目标,自动分析当前状态与目标状态之间的差距,生成最优的行动序列。在执行过程中,它能持续监控,若遇到任务失败或环境突变,则能及时进行自适应重规划,确保复杂流程的可靠和完整执行。
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