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本地GGUF大型语言模型部署
huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
本技能提供了一套完整的指南,用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型(LLMs)。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置,以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口,适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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Hugging Face应用部署指南
huggingface-spaces
sickn33/antigravity-awesome-skills
247
本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求(如Gradio前端、Docker容器或静态网页),选择合适的SDK和硬件资源(包括ZeroGPU和专业GPU),并提供最佳实践,确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。
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Hugo文档站点转Markdown
hugo-to-markdown
sickn33/antigravity-awesome-skills
280
本技能用于将复杂的本地Hugo文档站点和管理内容精确地转换为标准Markdown格式。它深入分析本地的Hugo仓库结构,包括配置文件、自定义短代码和布局,确保转换结果保留原始语义,并将Hugo特有的语法结构转化为纯净的Markdown。
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HyperExecute云测试执行操作器
hyperexecute-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
75
本技能用于管理基于HyperExecute的端到端云测试执行流程。它能实现项目分析、生成和本地验证YAML配置,运行命令行作业,并提供详细的故障调试能力。适用于需要将复杂、大规模、自动化云测试无缝集成到CI/CD流水线的场景。
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根据需求文档实现功能
implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
本技能指导用户按照结构化的流程,根据产品需求文档(PRD)或问题列表实现新功能。它强调遵循最佳实践,如测试驱动开发(TDD)、定期进行类型检查和完整的测试套件运行,并通过正式的代码审查完成交付。
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语义等价代码对比
logic-diff
sickn33/antigravity-awesome-skills
290
该技能用于深度对比两套代码版本,验证其是否具备语义等价性,而不仅仅是简单的语法差异。它通过半形式跟踪技术,在共享规范和边界条件下并行追踪代码,帮助用户确认重构、重写或迁移后的代码行为是否意外改变,从而判断是否破坏了原有逻辑。
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逻辑全自动审计与修复
logic-fix-all
sickn33/antigravity-awesome-skills
133
这是一个用于项目级的自主审计与修复流程,能够系统性地检查代码库的逻辑健康度。它包含健康度检查、深度代码审查、定位差异点、生成修复建议以及差异验证等多个阶段,旨在循环迭代,直至代码逻辑完全干净。适用于需要解决整个项目深层、系统性Bug的场景。
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故障根源定位与半形式追溯
logic-locate
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
当用户提供已确认的故障信息(如堆栈跟踪、断言失败或错误信息)时,本技能将执行半形式追溯。它通过“后向追溯到起点,再向前确认症状”的流程,系统性地定位代码中的根源缺陷,并生成包含前提、追迹和修复建议的结构化故障报告。
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逻辑缺陷半形式跟踪分析
logic-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
217
该技能用于查找单个文件或函数中的复杂逻辑缺陷。它采用半形式执行跟踪方法,系统地将潜在缺陷分解为五个步骤:前提(预期状态)、追踪(执行路径)、偏差(实际偏差)、触发(复现用例)和修复(解决方案)。适用于用户怀疑代码有误,但无法给出具体失败点的场景。
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股票资讯与监管文件分析
longbridge-content
sickn33/antigravity-awesome-skills
125
该技能通过Longbridge平台提供上市股票的综合内容分析。用户可以查询最新的新闻资讯、监管文件(如10-K、10-Q、8-K),了解社区讨论话题,并对SEC EDGAR文件进行深度分析,涵盖风险因素、管理层讨论等,支持金融监管规则查询。
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综合财务数据与估值分析
longbridge-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
252
本技能提供跨市场(如美股、港股)的全方位财务数据、估值指标和公司信息。用户可以查询详细的收入表、资产负债表、现金流,分析业务分部结构,比较市盈率等倍数,并进行DCF模型和价值投资筛选,是进行深度基本面研究和投资决策的核心工具。
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数据资产健康度检查
monte-carlo-asset-health
sickn33/antigravity-awesome-skills
324
本技能利用Monte Carlo的可观测性平台,为数据资产生成全面的健康报告。它会检查数据的新鲜度、活跃警报、监控覆盖率、资产重要性以及上游依赖关系,适用于用户需要评估数据表可靠性或状态的场景。
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