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Go代码安全重构专家

golang-refactoring
samber/cc-skills-golang
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该技能旨在指导Go代码库进行安全、系统化、大规模的重构。它确保所有结构性变更都不会改变可观察的行为，遵循严格的流程：分析代码影响范围、加强测试安全网、应用小步工具驱动的转换，并通过分阶段的PR提交原子性变更。适用于优化大型函数、修复代码异味、重命名包或进行复杂的Go架构改进。
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专业领英帖子生成器

linkedin-post-writer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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使用16个经过逆向工程的钩子公式，撰写高参与度的长文案帖子。该技能的核心不在于“写什么”，而是关注“希望帖子获得什么”（评论、转发、点赞或收藏）。它能融入用户真实的声音，遵循最新的格式规范，并进行AI痕迹清除，确保内容自然且具有人性。
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营销顾问委员会:专家策略审阅

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coreyhaines31/marketingskills
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模拟一位由营销界传奇专家（如Seth Godin、David Ogilvy等）组成的顾问委员会。该功能通过提供多角度、甚至冲突性的专家意见来审阅营销问题，其核心价值在于帮助用户发现隐藏的权衡点和战略盲区，从而为最终的商业决策提供全面的参考和深度思考。
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网页搜索与内容获取工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。
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简写前文，保留核心要点

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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当您需要对一段较长的回复进行精简或总结时使用。该技能能够将前一个回复的内容重写得更简洁，同时确保保留所有关键信息和核心实质，适用于快速获取概要信息的场景。
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社交媒体短视频发布

taisly-social-media-posting
sickn33/antigravity-awesome-skills
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使用Taisly Agent Kit管理短视频的发布流程。该工具支持将经过批准的短视频发布到包括TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts、X和Facebook在内的多个主流社交媒体平台。核心功能是流程化管理文案和元数据，并设置了强制性的用户确认门槛，确保所有发布操作都经过用户明确授权，保障内容安全合规。
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自然语言时间记录助手

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个对话式时间追踪工具。用户只需用自然语言描述日常活动和耗时（如“阅读论文2小时，健身1小时”），系统就能自动解析这些信息，并将其结构化写入用户指定的Notion数据库。它不会随意编造数据，而是将不确定的细节标记为“待确认”并批量提问，确保时间记录的高度准确性。
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软件代码治理构建方法论

wgm
sickn33/antigravity-awesome-skills
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WGM是一种结构化的代码生成方法论，用于将模糊或粗略的需求转化为可工作、经过验证的软件。该方法强制执行六个阶段的严格流程：深度需求对齐、结构化规划、确定性迭代构建、不可见场景测试评判和最终文档审计。它确保代码收敛于严格测试的验收标准，而非依赖单次生成。
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提取YouTube视频字幕和文本

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于从任何YouTube视频中提取原始文本字幕。它优先使用DeepAPI服务进行可靠的服务器端抓取，从而避免本地网络IP被识别为机器人的问题。如果DeepAPI调用失败或API密钥不可用，系统将自动回退到使用本地的`yt-dlp`工具。最终输出都会保存为干净的.txt文件。
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创建架构决策记录

adr-create
ruvnet/ruflo
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用于创建和管理架构决策记录（ADR）。它能自动分配连续编号，生成结构化的Markdown文件，并将决策信息存储到知识图谱中。当你的项目涉及新的技术选型、API设计或数据模型变更等关键架构决策时，使用此工具来维护系统的设计历史和可追溯性。
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架构决策记录索引

adr-index
ruvnet/ruflo
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该技能用于构建和维护架构决策记录（ADR）的持久索引和依赖图。它能够处理v3和插件两种格式的ADR，将内容存储在`adr-patterns`命名空间，并将所有关系（如替代、依赖）存储在`adr-edges`中。常用于同步图谱状态，或在现有代码库上进行ADR追踪的初始化。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/ECC
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本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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