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拟真X(推特)帖子卡制作
social-x-post-card
nexu-io/html-anything
206
强大的X(推特)帖子卡模板生成器。它能将普通文字或金句渲染成高度拟真的推文卡片,包含用户头像、互动数据(点赞、转推)和官方UI元素。特别适用于视频内容叠加、知识付费图卡或营销素材的制作,极大地提升内容的真实感和专业度。
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团队 OKR 目标追踪
team-okrs
nexu-io/html-anything
417
这是一个用于团队 OKR 追踪的仪表盘,可清晰展示季度主题、核心目标以及关键结果(KR)的进度。它提供进度条、责任人和状态概览,帮助团队实时了解项目进展,确保所有成员围绕季度目标协同工作,提升目标达成透明度。
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编辑风格简约网页原型
web-proto-editorial
nexu-io/html-anything
238
这是一个编辑风格的极简网页原型,灵感来源于高端杂志设计。它采用了暖色系单色调、经典的衬线标题与现代无衬线正文结合,强调超大留白和环境微动效,非常适合需要展示高质量文章、作品集或内容密集型的网站设计。
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手绘线框草图
wireframe-sketch
nexu-io/html-anything
63
这是一个用于概念设计和早期探索阶段的线框图模板。它模拟了在白板上用手绘和标记的方式进行草图,包含网格背景、便签和手绘图表,适用于初期的用户体验(UX)和界面设计(UI)构想。
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WordPress站点健康审计
wp-site-health-auditor
sickn33/antigravity-awesome-skills
309
该技能用于深度分析WordPress的站点健康报告。它能将原始的诊断数据(如关键问题、推荐改进)转化为一个经过风险分级、可执行的修复计划。系统会提供精确的WP-CLI或PHP代码片段,指导用户安全地修复站点,并强制执行备份和代码校验等安全步骤,确保操作安全。
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智能体目标执行框架
agent-harness
alirezarezvani/claude-skills
480
智能体目标执行框架提供了一个强大的可验证循环结构,用于推动跨越专业领域的复杂目标。它将高层目标转换为可验证的任务计划,使用领域特定的工具按顺序执行任务,并通过机器运行检查严格验证每一步。系统包含重试、预算管理和强制人工升级机制,确保目标只有在所有进展都可验证完成或明确豁免后才能关闭。
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项目愿景与决策文档化
brain-to-docs
sickn33/antigravity-awesome-skills
501
这是一个交互式技能,通过提问和对话流程,系统性地将用户的项目愿景、核心技术决策和偏好提取出来。它将原始的讨论和判断转化为结构化的文档,确保项目的历史决策记录在ADR中,核心愿景记录在README中,使知识沉淀化。
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控制Cmux终端工作空间与代理
cmux
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
用于管理复杂的cmux终端拓扑结构,包括工作区、面板和表面。该工具对于在macOS终端中监控和控制多个并行的AI编程代理至关重要。它支持浏览器自动化和实时状态通知,显著提升了开发和运维的效率。
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使用Codex CLI执行受限编码任务
codex-subagent
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该工具允许用户将编码、代码审查或验证等任务作为独立的子代理运行。适用于需要明确文件所有权和清晰完成定义的任务(如重构、修复或验证),无需依赖复杂的对话上下文。它在一个沙盒环境内安全运行。
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本地安全漏洞审计工具
cyber-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
当用户询问其设备或项目是否受到某一安全公告(如CVE)影响时,使用本工具。它提供一套只读的本地安全审计流程,系统性地检查包括Node.js、Python和Homebrew等多个生态系统的潜在漏洞点,最终生成一份结构清晰、不改变任何状态的审计报告。
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跨多智能体同步技能
distribute-skill-to-all-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
341
本指南详细介绍了如何在本地多个智能体(如Codex, Claude, Pi, Hermes)的技能文件夹中统一分发和同步一个技能。它涵盖了符号链接管理、标准路径和必要的同步流程,确保所有智能体都能发现最新的技能版本,并避免了常见的配置陷阱。
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提示词安全护栏编辑
fable-safe-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
233
当用户的本意良好的提示词被AI安全分类器误判为违规时,使用此工具。它能通过对提示词中敏感的特定短语进行最小化的、抽象化的重写,降低误报率,确保提示词既安全合规,又保留了原有的核心目的和意图。适用于学术研究或防御性测试的提问场景。
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