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飞书会议纪要详情与转录

lark-note
larksuite/cli
65
该工具专门用于通过精确的`note_id`查询飞书会议纪要（Note）的详细信息和完整的原始逐字稿。它能够读取纪要的展示类型，并根据不同的文档标记，引导用户获取正文内容或完整的原始转录记录，确保信息查询的准确性和流程的规范性。
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项目流程智能协调器

agent-squad
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
这是一个中央主控代理，负责协调一套专业的AI智能体团队，管理完整的软件开发生命周期。它引导项目完成从需求、规划到架构设计、实现、测试和部署的完整流程。通过总结报告和引用完整工件，它保持了严格的上下文纪律，确保了高效且结构化的用户交互体验。
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实现规划与项目蓝图生成

alex
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Alex可以将抽象的需求文档转化为精确、可执行、并考虑到依赖关系的实现计划。它负责构建关键路径、将功能分解为原子化微任务，并为每个任务定义清晰的完成标准(DoD)。适用于软件开发流程的规划阶段，确保从概念到具体步骤的流畅过渡。
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持续集成与部署自动化

dep
sickn33/antigravity-awesome-skills
191
此技能负责将已通过测试的代码转化为可部署的生产级系统。它涵盖了完整的DevOps流程，包括使用Docker进行容器化、构建和管理CI/CD流水线（自动化测试、安全扫描），配置环境参数和密钥管理，以及生成基础设施即代码（IaC）配置，确保系统具备完整的可观测性和回滚机制。
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Android命令行开发工具

android-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
434
这是一个全面的安卓命令行界面（CLI）指南，用于管理整个移动开发流程。它涵盖了项目创建、SDK组件管理、设备部署（包括模拟器）、UI布局检查和运行测试等核心功能，是安卓开发必备的专业命令行工具。
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证据驱动的严谨编码流程

codex-fable5
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个基于严谨工作流的编码辅助技能。它要求模型在进行任何代码修改前，必须先彻底检查工作区，跟踪任务目标和发现的问题，将所有结论建立在可验证的证据上，并通过测试和验证才能得出结论。适用于需要高度流程化、结构化和可追溯性的开发场景。
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配置个人知识背景档案

setup-my-iq
github/awesome-copilot
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该技能用于创建、维护和更新您的个人知识背景档案（Context Portfolio）。它涵盖了您的身份、工作角色、团队信息和工具配置等结构化文档。当您首次设置、发现文件空白或背景信息发生变化时，系统会引导您完成访谈和更新流程，确保档案的完整性。
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组织结构诊断与修复

crossframe-org
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对团队、项目、组织等进行结构化的故障诊断和修复。它不进行个人批判，而是系统分析责任链、授权链和流程机制，生成可执行的诊断备忘录和低风险试点计划。确保所有的修复方案都具有系统性和可操作性，聚焦于解决结构性问题而非个人能力不足。
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优秀PR提交与合并指南

pr-merge-champion
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
这是一份系统化的开发指南，用于优化Pull Request（PR）的整个生命周期。它指导开发者进行代码预清理、严格的自我审核、本地测试验证，并撰写结构化、高信息密度的PR描述，确保提交的代码达到最高质量，加速代码合并流程。
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A/B测试规划与设计

ab-test-planner
mohitagw15856/pm-claude-skills
176
本技能用于指导产品功能、UI/UX改进、用户流程和定价模型的A/B测试设计。它能生成完整的测试计划，包括假设构建、计算所需样本量、估算测试周期、定义核心指标和护栏指标，并提供详细的结果解读指南，确保测试结论具有统计学可靠性。
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持续集成/部署流程手册生成

cicd-playbook
mohitagw15856/pm-claude-skills
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这是一个用于创建完整、可操作的CI/CD流水线手册的技能。它详细记录了软件从代码构建、单元/集成测试、安全扫描到分阶段部署到预发布和生产环境的完整生命周期。手册提供清晰的流程指南，包括必要的输入、自动化门禁、手动审批和回滚流程，是提升工程文档和新员工入职效率的关键工具。
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超级能力：严谨编码框架

claude-superpowers
mohitagw15856/pm-claude-skills
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它是一个强大的四阶段编码流程，用于提升AI的编程质量。流程包括：制定详细计划、工作隔离、先写测试后实现、以及进行两次深度自审。这能有效避免AI草率提交代码，确保代码的正确性、鲁棒性和工程质量。
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