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Expo原生Tailwind CSS配置指南

expo-tailwind-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了如何在Expo/React Native项目中配置Tailwind CSS v4。它结合了react-native-css和NativeWind v5，旨在实现跨平台（iOS/Android/Web）的通用化、实用型样式，帮助开发者构建现代化、一致的用户界面。
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生成完整网站图标集与链接更新

favicon
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个自动化工具，用于从单个源图片生成一套完整的网站图标集（包括ico、多种尺寸的PNG和SVG）。它能够自动检测项目使用的框架类型，将图标放置到正确的静态资源目录，并生成/更新网站的manifest文件，最后自动修改HTML和布局文件中的链接引用。
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审计和修复HTML元数据与SEO

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于指导审计和修复关键的HTML元数据元素，确保网页在搜索引擎和社交媒体上达到最佳展示效果。内容涵盖页标题、描述、规范URL、Open Graph标签、Twitter卡片、JSON-LD结构化数据等。适用于完善SEO元数据、修复社交分享预览或设置结构化数据。
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修复动画性能问题

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套全面的指导和规则集，用于审计和修复用户界面动画的性能问题。它涵盖了布局抖动（layout thrashing）、卡顿过渡（janky transitions）以及不高效的运动处理等常见问题，帮助开发者优化 CSS/JS 动画，实现更流畅的用户体验。
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生成Playwright端到端测试

generate
alirezarezvani/claude-skills
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该工具用于自动化生成Playwright框架的端到端（E2E）测试。用户只需输入自然语言描述（如用户故事、功能名称或组件路径），即可自动生成完整的测试集。它遵循行业最佳实践，采用角色定位器、结构化的测试流程（准备-行为-断言），并生成页面对象或测试数据等辅助文件，确保测试代码的高可维护性。
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智能健康目标分析器

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本工具提供全方位的健康目标管理解决方案。它不仅能帮助用户设定符合SMART原则的目标，还能深度关联分析营养、运动和睡眠等多维度健康数据，追踪进度，分析习惯养成曲线。通过识别障碍、评估动机，并生成交互式可视化报告，为用户提供个性化、科学的健康优化建议。
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Hugging Face数据集查看器

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本技能提供Hugging Face数据集的只读查看API，用于探索、预览、搜索和过滤托管在平台上的结构化数据集。用户可以验证数据集、列出分片、分页获取内容，并检索完整的元数据和统计信息，适用于数据验证和数据提取流程。
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Hugging Face数据集管理与SQL查询

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。
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Hugging Face云端大型语言模型训练

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施，进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL（SFT, DPO等）或Unsloth等前沿方法，无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务，并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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Hugging Face科研论文发布与管理

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本技能为AI研究人员和工程师设计，用于在Hugging Face Hub上发布、管理和链接研究论文。它支持创建专业的论文页面，将论文与模型/数据集关联，并提供支持LaTeX的Markdown文章生成功能。通过它，可以极大地简化从初稿撰写到最终学术成果发布的整个流程。
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Hugging Face API 命令行工具构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具用于构建可重用、可组合的命令行脚本，用于自动化访问 Hugging Face API 和 `hf` CLI。它支持通过管道和链式操作处理模型、数据集等资源，将复杂的 Hub 任务流程化，极大提高了开发和数据处理的效率。
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初始化智能体协作工作区

init
alirezarezvani/claude-skills
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用于创建和配置AgentHub的协作环境。该功能允许用户定义智能体团队需要完成的核心任务，指定参与的智能体数量，并配置详细的评估标准（如指标、方向和评估命令）。它支持定量基准测试和定性LLM判别模式，是复杂AI工作流或智能体竞赛的起点。
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