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代码注入检测器

code-injection-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
467
隶属于安全基础技能，自动提供代码注入检测指导，涵盖认证、输入验证和安全编码等场景，输出符合行业最佳实践的建议与代码。
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代码导航探索助手

codenavi
tech-leads-club/agent-skills
417
在陌生或混乱的代码库中扮演开发者侦察兵，按需查找上下文、记录于 .notebook/，协助修复故障、实现功能或理清流程，不做无根据的假设。
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CodeRabbit 企业级权限管理

coderabbit-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
168
适用于企业级环境，用于精细化管理CodeRabbit AI代码审查的访问权限和使用席位。它允许管理员设置组织级的默认编码标准、控制代码审查的范围，并通过RBAC模型确保只有授权团队能使用AI代码质量检查功能。
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生产级代码审查参考架构

coderabbit-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个用于CodeRabbit AI代码审查的生产级参考架构模板。它旨在指导团队建立严格的代码质量标准，为不同代码层（API、数据库、认证、前端、CI/CD、基础设施）定义了最佳实践的审查指令。可作为项目起步模板，帮助快速构建一套全面、自动化、高安全性的代码审查流程。
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CodeRabbit 安全配置指南

coderabbit-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套全面的CodeRabbit配置方案，用于进行深度安全代码审查。它指导用户如何设置规则来检测硬编码的密钥、常见的安全漏洞（如SQL注入、XSS），并强制执行安全编码标准。适用于需要提升代码库安全级别或满足合规性要求的场景。
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LLM 编码指南

coding-guidelines
tech-leads-club/agent-skills
76
针对实现、修改或审查代码的 LLM 行为规范，强调谨慎、简洁、精细修改和目标驱动，帮助避免常见编码错误。
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TypeScript 编码规范

coding-standards
affaan-m/everything-claude-code
71
为 TypeScript、JavaScript、React 和 Node.js 项目提供统一的代码质量原则、命名规范、不可变性、异步处理、组件与 API 设计标准，帮助团队保持一致。
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生成结构化PR审查文档

comprehensive-review-pr-enhance
sickn33/antigravity-awesome-skills
326
本技能可根据Git差异（diff）自动生成结构化、全面的拉取请求（PR）描述。它不仅提供变更摘要，还能自动添加详细的变更分类（如代码、测试、配置等）、安全风险评估，以及针对不同文件类别的专业审查清单，极大地提升代码审查的深度和效率。
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生成原子化代码项目计划

concise-planning
sickn33/antigravity-awesome-skills
438
当用户提出编码任务需求时，本技能能将模糊的需求转化为一份结构化、可操作、原子化的项目计划清单。它帮助用户定义项目的整体思路、明确范围，并将任务分解为一系列按顺序执行的、具体的步骤（如发现、实现、验证），确保项目规划的完整性和可执行性。
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Rails项目 Conductor 配置

conductor-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本技能用于为需要在 Conductor 环境下运行的 Rails 项目进行全套配置。它负责创建项目必需的启动脚本和配置文件，并更新了 Rails 核心配置项（如 Sidekiq、Cable 等），确保项目能够正确处理环境隔离、端口和 Redis 连接，从而支持并行代码代理的稳定运行。
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协作知识库助手

confluence-assistant
tech-leads-club/agent-skills
187
通过 Atlassian MCP 操作 Confluence，负责搜索页面、创建更新内容、浏览空间和发表评论，强制使用 Markdown、自然语言搜索，并先完成 Cloud ID/URL 的检测配置后再执行操作。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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