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生成生产级Pytest单元测试
pytest-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
291
本技能用于生成生产级别的Python单元和集成测试。它覆盖了Pytest框架的高级模式,包括:使用fixture管理资源和生命周期、参数化测试、自定义标记、Mock外部依赖、以及最佳实践等。适用于需要编写高质量、健壮的Pytest测试代码场景。
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代码变更审查与优化
review-and-simplify-changes
sickn33/antigravity-awesome-skills
263
本技能用于对代码差异(git diff)或指定代码范围进行全面、多维度的审查。它不仅检查代码语法,更从代码复用性、质量、效率、可读性和工程规范等多个角度进行深度审计。通过并行运行多个专业子代理,进行读取模式的分析,并可根据用户指令,安全地应用高可信度的代码优化和重构。
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并行多代理代码审查
review-swarm
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
这是一个用于对代码差异(git diff)或文件范围进行全面、只读的多代理审查技能。它会并行启动四个专业子代理,分别负责回归、安全、性能和合约审查。主代理负责聚合和过滤所有结果,最终提供一份结构化的、高价值的审查报告,确保代码修改的健壮性、安全性与兼容性。
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产品需求文档模板
pm-spec
nexu-io/html-anything
188
本模板提供了一个结构化的产品需求文档(PRD)框架,用于指导产品经理和团队。它涵盖了从定义核心问题、设定成功指标(KPI)、确定功能范围、编写用户故事、集成设计稿到规划发布流程等所有关键环节,确保产品规划文档的完整性和可执行性。
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竞争格局与对标范围确定
competitive-platform-analysis
affaan-m/ECC
140
本技能用于在进行竞争对标分析前,科学地确定和限定竞争对手的范围。它指导用户根据多个维度(如规模、定位、市场等)建立一个可防御、高决策价值的竞争集合,确保分析的重点始终围绕最相关的竞争对手群体,避免盲目分析。
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持续学习行为模式提取器
continuous-learning-v2
affaan-m/ECC
50
这是一套高级的持续学习系统,能够通过捕获代码会话中的行为(如用户修正、工具使用等),自动提取原子级的“行为本能”(Instincts)。它会根据置信度对这些模式进行评分,并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理,确保不同项目知识的隔离与复用。
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文档生成、维护与漂移检测
doc-gen
ruvnet/ruflo
147
该工具提供全面的文档生成、更新和维护能力。它核心功能之一是执行“文档漂移检测”,通过比较代码库和现有文档,自动识别并标记任何不一致之处。支持按API或整个项目范围生成文档,并可设置定时任务进行持续维护。
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长周期目标追踪系统
horizon-track
ruvnet/ruflo
487
这是一个用于追踪跨越多个会话、周甚至月的复杂长期目标的系统。它通过结构化的里程碑来管理目标,保持持续的进度记录,并内置了关键的偏差检测机制,确保项目始终符合预期目标并控制范围蔓延。适用于研究项目、迁移项目或多阶段开发。
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Laravel开发架构模式
laravel-patterns
affaan-m/ECC
154
本指南详细介绍了构建可扩展、可维护的生产级Laravel应用的架构模式和最佳实践。内容覆盖了服务层、Action模式、Eloquent ORM模型优化、API资源设计、队列和事件处理,帮助开发者掌握大型PHP项目中清晰的分离关注点(Separation of Concerns)。
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标准化开发工作流编排器
orch-pipeline
affaan-m/ECC
293
本引擎是整个软件开发生命周期(orch-* 系列)的共享编排层。它定义了一个严格的、分门槛的流程,涵盖了从研究、规划、TDD实现到代码审查和提交的完整步骤,确保了无论进行何种操作(如添加功能或修复缺陷),流程都能保持高度一致性。此外,它还包含了一个根据工作规模自动分类的机制,确保了关键阶段的强制人工审核。
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Python测试框架与高级技巧
python-testing
affaan-m/ECC
277
本指南教授使用pytest框架进行专业的Python测试实践。内容涵盖了测试驱动开发(TDD)方法论、高级特性如fixture(支持不同作用域)、参数化、断言技巧以及代码覆盖率的实现,帮助开发者构建健壮且可维护的软件测试套件。
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证据驱动的命令行操作
terminal-ops
affaan-m/ECC
305
该工作流用于指导用户进行证据驱动的终端操作。适用于需要执行实际命令行命令、检查Git状态、调试CI失败或推送狭窄修复的场景。它强调将修复范围保持最小化,并准确报告代码的当前状态和验证结果。
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