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LLM 编码指南

coding-guidelines
tech-leads-club/agent-skills
76
针对实现、修改或审查代码的 LLM 行为规范，强调谨慎、简洁、精细修改和目标驱动，帮助避免常见编码错误。
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Coinmarketcap 自动化工具包

coinmarketcap-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
242
通过 Rube MCP 接口自动化操控 Composio 的 Coinmarketcap 工具包，先搜索工具、检查连接并遵循 schema，再执行具体任务，保障流程一致性。
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币排行自动化操作指南

coinranking-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
204
通过 Rube MCP 和 Composio 的 Coinranking 工具包自动化币排行操作，强调先搜索工具、确认连接、遵守 schema、复用会话与批量执行等关键步骤，确保流程稳定可靠。
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Composio 自动化工作流

composio-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
293
通过 Rube MCP 接入 Composio 工具，先检索可用工具、确认连接、按 schema 执行并复用会话，强化模式一致性与分页处理，确保自动化流程稳定运行。
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生成原子化代码项目计划

concise-planning
sickn33/antigravity-awesome-skills
438
当用户提出编码任务需求时，本技能能将模糊的需求转化为一份结构化、可操作、原子化的项目计划清单。它帮助用户定义项目的整体思路、明确范围，并将任务分解为一系列按顺序执行的、具体的步骤（如发现、实现、验证），确保项目规划的完整性和可执行性。
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基于TDD的工作流程实现

conductor-implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
347
该技能旨在指导用户根据既定的实现计划，严格遵循TDD（测试驱动开发）工作流来完成复杂的开发任务。它涵盖了从环境准备、任务识别、编写失败测试、实现代码、重构，到阶段提交和最终验证的全生命周期过程，确保开发过程具备高度的结构化和可追溯性。
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基于工作单元的Git回滚

conductor-revert
sickn33/antigravity-awesome-skills
53
本技能提供了一个结构化的、具备Git意识的撤销机制。它允许用户根据整个工作流（Track）、特定阶段（Phase）或单个任务（Task）来精准回滚版本历史。该功能包含严格的预检查、详细的执行计划展示，并安全地按时间顺序执行Git回滚，确保了复杂流程撤销的准确性和可追溯性。
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项目进度和状态追踪

conductor-status
sickn33/antigravity-awesome-skills
164
该技能用于全面展示Conductor项目的当前状态和进度。它整合了项目信息、各个功能分支（Tracks）的进展、任务状态以及潜在的阻塞点。它可以生成高层次、可操作的报告，帮助用户了解项目整体健康状况和下一步行动指南。
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Confluence 页面生成器

confluence-page-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
421
在企业工作流中为 Confluence 页面生成器提供自动化指导，涵盖实践模式、生产级配置与验证建议，提升项目治理与合规效率。
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连接池分析器

connection-pool-analyzer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
138
为性能测试中的连接池分析器任务提供自动化支持，涵盖最佳实践指导、生产级代码与配置生成，以及负载、压力和基准测试中的输出验证。
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AI智能体上下文压缩

context-compression
sickn33/antigravity-awesome-skills
376
针对AI智能体在处理超长对话历史（数百万Tokens）时遇到的上下文窗口限制问题。本技能提供先进的上下文压缩策略，核心在于通过结构化摘要（如明确记录“文件修改”、“决策点”等模块）来防止关键技术信息丢失。它强调的优化目标是“任务完成所需的总Token量”，而非单纯的请求Token量，确保智能体在复杂任务链中能保持完整状态和准确的知识追踪。
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上下文优化策略

context-optimization
sickn33/antigravity-awesome-skills
293
本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。
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