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矢量图和图表制作自动化

draw
sickn33/antigravity-awesome-skills
122
本技能用于使用LibreOffice Draw创建、编辑和自动化矢量图形和技术图表。它支持ODG原生格式，并能实现ODG、SVG、PDF、PNG等多种格式的无缝转换。适用于生成流程图、组织结构图和技术图纸，并通过命令行或Python UNO脚本进行批量图形操作。
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Elasticsearch索引管理

elasticsearch-index-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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此技能在高级DevOps场景中自动激活，提供Elasticsearch索引管理的流程指引、配置生成、校验与实践建议，涵盖Kubernetes、Terraform、CI/CD、监控与基础设施即代码。
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嵌入模型选择与优化指南

embedding-strategies
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了为构建向量搜索和RAG应用选择和优化嵌入模型的全套策略。内容涵盖了主流模型对比、文本分块（chunking）技术、维度降低方法，并提供了基于OpenAI和本地Sentence Transformer的Python实战代码，帮助用户构建高质量的向量化存储系统。
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安全数据加解密

encrypting-and-decrypting-data
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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借助encryption-tool插件完成AES、RSA等算法的数据加解密，帮助保护敏感信息并按需生成加密或解密后的文件。
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特征工程工具集

engineering-features-for-machine-learning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能借助 feature-engineering-toolkit 插件自动创建、筛选和转化特征，用于提升机器学习模型的准确性和解释性，适合构造交互特征、降维或归一化等预处理场景。
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全栈开发环境配置指南

environment-setup-guide
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一份全面的开发环境搭建指南，帮助开发者从零开始配置完整的开发工作环境。它详细涵盖了依赖识别、跨平台（macOS/Linux/Windows）的安装步骤、环境变量配置，并提供了Node.js、Python和Docker等主流技术栈的实战示例，适用于新项目启动和团队入职。
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Envoy 代理配置助手

envoy-proxy-config
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在高级 DevOps 场景中自动化处理 Envoy 代理配置，涵盖 kubernetes、terraform、helm、监控和基础设施即代码的最佳实践，输出经过验证的可投入生产的方案。
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系统错误分析与故障排除

error-debugging-error-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是一个专业的系统级错误分析和故障诊断工具，专用于处理分布式系统中的生产事故和复杂错误。它可以帮助用户通过分析日志、追踪和错误报告，进行彻底的根本原因分析（RCA），并提出可靠的修复方案和预防性措施，从而大幅提升系统的整体稳定性和可靠性。
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多智能体代码审查编排工具

error-debugging-multi-agent-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个高级AI系统，能够协调多个专业智能体（如安全审计、性能分析、架构专家）对代码进行多维度、全方位的审查。它通过上下文管理、并行执行和智能综合，为复杂的软件项目提供深度、全面的代码评估报告。
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智能故障诊断与根因分析

error-diagnostics-smart-debug
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程，用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期，包括初始分诊、收集可观测性数据（如错误追踪、APM指标、分布式追踪），生成假设、选择合适的调试策略（如时间旅行、混沌工程），并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。
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Claude 评估驱动框架

eval-harness
affaan-m/everything-claude-code
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Claude Code正式评估框架，先定义能力与回归标准，再用代码/模型/人工评估多个阶段，并持续跟踪pass@k和pass^k等可靠性指标以确保交付质量。
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代码模型评估与基准测试

evaluating-code-models
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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本工具箱用于全面评估代码生成模型的性能。它支持针对HumanEval、MBPP、MultiPL-E等行业标准进行多语言基准测试。可量化比较不同大型语言模型（LLM）的编码能力，通过pass@k指标衡量代码生成质量。
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