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内容人性化处理:注入品牌人味
content-humanizer
alirezarezvani/claude-skills
327
本工具旨在将听起来过于机械、通用或缺乏个性的AI生成内容,重塑为具有真实人味、个性化和明确品牌调性的文案。它不只是去除“AI痕迹”,而是从根本上重建文字的生命力。适用于内容缺乏独特观点、使用大量套话或显得过于模式化的场景,确保输出具备高度的真实说服力。
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转化文案写作指南
copywriting
alirezarezvani/claude-skills
338
为文案创作提供结构化指导,涵盖首页、落地页、价格页、功能页等场景,强调清晰、利益导向、用户语言与有效 CTA 模式,提升转化率。
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Django性能代码审计
django-perf-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
286
用于对Django代码进行专业的性能审计。核心功能是识别和定位应用中的关键性能瓶颈,包括N+1查询、无界查询集、缺失数据库索引和写循环等。当怀疑代码由于ORM使用不当导致数据库变慢或内存耗尽时,应使用此工具进行验证性审计。
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Drizzle ORM TypeScript数据库专家
drizzle-orm-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
147
这是一个专业的Drizzle ORM专家,专注于使用TypeScript为开发人员构建类型安全、高性能的数据库层。它提供完整的Schema设计能力、复杂的关联查询(如JOIN、聚合)、使用Drizzle Kit进行数据迁移,并能与Next.js、tRPC等现代应用框架无缝集成。适用于需要构建健壮、高性能数据访问层的场景。
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DWARF调试信息分析与标准
dwarf-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供关于DWARF调试标准(v3-v5)的专业知识,用于分析、解析和验证编译二进制文件中的调试信息。用户可以查询DWARF标准细节、利用`dwarfdump`进行结构校验,或编写与调试数据交互的底层代码。
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紧急医疗信息卡生成器
emergency-card
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于生成一份高度结构化、可快速访问的紧急医疗信息摘要卡片。它能从用户档案中提取过敏史、当前用药、慢性病、植入物和紧急联系人等核心数据。支持HTML、JSON、PDF等多种格式输出,并根据医疗紧急程度对信息进行优先级排序,确保在紧急就医或旅行时能提供最关键的生命支持信息。
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Stitch 提示优化器
enhance-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
307
将模糊的界面构想转换为符合 Stitch 要求的提示词,补全平台、风格、组件和色彩信息,并输出结构化的页面段落,确保生成结果专业且一致。
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技能进阶与自我优化指南
evolution
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在帮助开发者持续维护和进化技能库。它提供了自动技能路由、上下文检测、自我修正和版本适配的完整流程。开发者可以使用此技能来捕获新的设计模式、解决开发难题,并按照标准化的流程贡献知识,确保技能库始终处于最佳状态。
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Expo Router API 路由开发指南
expo-api-routes
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了如何在Expo Router中使用API路由构建高性能、安全的服务器端功能。它指导开发者掌握服务器侧逻辑的最佳实践,包括安全地处理API密钥、代理外部服务、执行数据库操作和Webhooks接收。是构建复杂、可扩展移动应用后端的理想解决方案。
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在 Expo 中集成 SwiftUI 视图
expo-ui-swift-ui
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本技能指导开发者如何使用 `@expo/ui/swift-ui` 包,将原生的 SwiftUI 视图和修饰器集成到 Expo 应用中。这对于在跨平台 React Native 环境中构建真实的、平台特定的 iOS 用户界面至关重要,尤其适用于针对 Expo SDK 55 的开发需求,掌握在 RN 中嵌入 SwiftUI 视图的方法。
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模式提取与技能重构
extract
alirezarezvani/claude-skills
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本工具旨在将项目中遇到的重复性调试经验、复杂的工作流程或可复用模式,系统化地提炼成标准化的知识技能包。它自动生成包含快速参考、问题描述、多方解决方案和优劣势对比的模块化文档,极大地提高了知识资产的复用性和项目效率。
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基于文件系统的上下文工程
filesystem-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技巧提出了一种文件系统作为外部长期记忆的机制,用于解决大型AI Agent在长对话中遇到的上下文窗口限制和信息膨胀问题。通过将工具输出、执行计划或多智能体发现的知识持久化到文件,系统能够实现按需、精准地检索信息,而不是将所有内容一次性加载到提示词中,从而大幅提高效率和稳定性。
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