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社交媒体短视频发布

taisly-social-media-posting
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
使用Taisly Agent Kit管理短视频的发布流程。该工具支持将经过批准的短视频发布到包括TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts、X和Facebook在内的多个主流社交媒体平台。核心功能是流程化管理文案和元数据，并设置了强制性的用户确认门槛，确保所有发布操作都经过用户明确授权，保障内容安全合规。
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自然语言时间记录助手

time-ledger
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个对话式时间追踪工具。用户只需用自然语言描述日常活动和耗时（如“阅读论文2小时，健身1小时”），系统就能自动解析这些信息，并将其结构化写入用户指定的Notion数据库。它不会随意编造数据，而是将不确定的细节标记为“待确认”并批量提问，确保时间记录的高度准确性。
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VPS服务器运维管理

vps-server-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于指导受控的VPS服务器和后台代理的运维管理。当需要进行SSH连接、系统重启、日志检查或复杂的自动化工作流（如n8n或自定义代理）时使用。强调遵循严格的操作流程和获取用户的明确授权，确保安全操作。
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提取YouTube视频字幕和文本

youtube-transcript
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于从任何YouTube视频中提取原始文本字幕。它优先使用DeepAPI服务进行可靠的服务器端抓取，从而避免本地网络IP被识别为机器人的问题。如果DeepAPI调用失败或API密钥不可用，系统将自动回退到使用本地的`yt-dlp`工具。最终输出都会保存为干净的.txt文件。
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WCAG 2.2 无障碍设计与实现

accessibility
affaan-m/ECC
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本技能旨在指导用户根据 WCAG 2.2 标准，设计和实现具备高无障碍性的数字产品。内容涵盖了可感知、可操作、可理解和健壮的四大原则（POUR），并提供了Web (ARIA)、iOS和Android等跨平台的技术细节，确保所有用户群体都能无障碍使用界面。
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架构决策记录索引与图谱构建

adr-index
ruvnet/ruflo
265
该技能用于构建和维护所有架构决策记录（ADR）的持久化索引和依赖图谱。它支持v3和插件两种格式，将ADR记录存储到adr-patterns命名空间，并将所有关系（如替代、修订）存储到adr-edges中。当需要初始化ADR跟踪、同步知识图谱或导入外部项目ADR时使用，确保架构历史记录的单一可信来源。
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结构化AI智能体内省调试

agent-introspection-debugging
affaan-m/ECC
364
该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。
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基于证据的组件配置规划

agent-sort
affaan-m/ECC
72
该工具根据项目代码库的实际证据，生成精确的组件目录（ECC）安装计划。它避免了加载冗余的完整组件包，而是将技能、规则和命令分类为“日常必需”（DAILY）和“库/参考”（LIBRARY）两类。核心目标是根据代码证据确定项目真正需要的最小组件集，优化开发环境的纯净度和效率。
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代理知识库查询与管理

agentdb-query
ruvnet/ruflo
432
该技能提供了一个统一的接口来查询和管理存储在AgentDB中的复杂知识。它支持高级检索机制，如语义路由、分层召回、因果图构建和上下文综合。适用于需要可靠地跨会话存储、检索和搜索复杂关联知识的场景。
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架构决策记录

architecture-decision-records
affaan-m/ECC
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这是一个用于结构化记录和管理软件架构决策（ADR）的工具。它在编码过程中自动捕获关键的架构选择，包括决策的背景、考虑的替代方案、以及带来的权衡和后果。它确保项目的“决策历史”清晰可见，帮助新开发者理解代码背后的设计哲学，提升项目可维护性。
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自动化审计与运维库存

automation-audit-ops
affaan-m/ECC
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这是一个证据驱动的自动化审计工具，用于全面盘点企业级的自动化资源。它能帮助用户检查作业、钩子、连接器等组件的实时状态（是否运行、是否故障、是否冗余或缺失），从而在进行任何重大修改前，确保系统架构的稳定性和可靠性。
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自动驾驶预测最佳下一步行动

autopilot-predict
ruvnet/ruflo
121
该技能利用学习到的模式和当前状态，预测工作流中最优的下一步行动。它根据预测的置信度来指导流程：置信度高则直接执行，置信度低则回退到检查任务列表。更重要的是，它会在每次任务完成后学习新的成功模式，持续优化和提升自动化决策的准确性。
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