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语义模型刷新自动化管理

refresh-semantic-model
data-goblin/power-bi-agentic-development
395
本指南详细介绍了如何使用 Power BI 增强刷新 REST API 和 Fabric CLI，实现语义模型刷新过程的程序化自动化管理。内容涵盖了从解析模型ID、获取基线数据、触发不同类型的刷新（如全量、数据级、计算级），到状态监控和刷新后数据校验的完整流程，是构建健壮数据管道自动化的关键工具。
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Power BI报告审计与评估

review-report
data-goblin/power-bi-agentic-development
231
本技能提供了一套结构化的Power BI报告审核流程，覆盖报告的整个生命周期。它能评估报告的有效性、用户使用率、数据性能和结构完整性。系统将生成一份包含优先级别发现和具体建议的报告，帮助用户判断报告是否值得维护、优化或淘汰，确保数据资产的价值最大化。
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表模型编辑器命令行工具

te-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
64
该命令行工具是一个跨平台、自包含的二进制文件，用于管理、验证和部署语义模型（如BIM/TMDL）。它允许用户在终端环境中执行复杂的模型操作，包括脚手架、检查、编辑DAX、运行BPA、查询和刷新模型，是实现CI/CD流程和自动化数据工作流的关键工具。
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表模型编辑器文档与配置指南

te-docs
data-goblin/power-bi-agentic-development
257
本指南提供了使用 pbi-search 命令行工具搜索多元化BI文档（包括TE文档、DAX指南、Power BI等）的方法。同时，它详细介绍了表模型编辑器（TE）的关键配置文件（如.tmuo、Preferences.json）的结构和用途，帮助用户进行高级数据建模和部署配置。
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表格编辑器2 CLI参考手册

te2-cli
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本手册详细介绍了表格编辑器2（TE2）的命令行接口（CLI）使用指南。它提供了完整的语法和使用示例，用于自动化数据模型的管理。主要功能包括模型部署到XMLA端点、执行C#脚本、运行最佳实践分析（BPA）、模式校验和CI/CD集成，适用于Windows环境下的数据模型自动化流程。
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C级高管咨询总纲

c-level-skills
alirezarezvani/claude-skills
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此总纲是C级高管咨询角色的核心路由索引，用于管理复杂的企业决策流程。它覆盖了14个核心C级职能部门（CEO、CFO、CTO等），以及会议、入职流程和跨领域战略制定。旨在指导用户在战略规划、公司治理和复杂决策制定过程中，找到最合适的入口和方法论。
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目标完整性与对齐协议

atlas-contract
sickn33/antigravity-awesome-skills
129
这是一个目标完整性治理协议，用于确保AI在执行复杂、多阶段任务（如API开发、数据持久化）时，能够严格保持与用户原始目标的对齐。它通过生成目标合同、阶段检查和最终审计等结构化事件，强制设置关键检查点，有效防止流程中的“目标偏离”。
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项目治理条款提炼与记录

atlas-ledger
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具是项目合同的智能记忆系统。当系统捕获到项目中发生的偏差（drift）时，它会自动将这些错误或偏差提炼成永久的、可执行的合约条款（WHEN/DON'T/INSTEAD）。这些条款会被写入项目专用的内存文件Atlas.md，确保项目从经验中学习，不断增强自我约束力和治理能力。
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安全可靠的代码质量审查

luna
sickn33/antigravity-awesome-skills
317
Luna是代码质量的最终守门员，专注于审查代码的客观正确性、安全漏洞和可靠性。它专门检测注入漏洞、权限绕过、并发条件等关键缺陷，确保代码严格符合既定架构蓝图，保障交付代码的高质量和安全性。
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清理Lovable脚手架并优化项目

lovable-cleanup
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能旨在指导开发者清理使用Lovable工具创建的Vite + React项目。它系统性地移除所有脚手架、品牌痕迹、占位符资产、生成文档以及多余的依赖包。最终目标是确保代码库是干净、可独立部署且完全属于开发者的。
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系统规模基准与容量规划

scale-benchmarks
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份系统架构师的参考指南，提供了用于估算系统资源的定量基准和公式。内容涵盖用户量级到RPS的转换、存储和带宽估算、主流技术（数据库、消息队列）的扩展性限制，以及从1K到10M DAU的容量规划，是设计高可用、可扩展系统的必备知识。
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AccInt智能体记忆循环解决

accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能利用AccInt的内存组件协议（MCP），帮助编程智能体管理复杂的编码任务生命周期。它能系统地检索历史经验、解决中间推理框架，并用实际证据（如通过测试、合并成功）正式记录任务的最终结果，确保开发流程的连贯性和可靠性。
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