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Playwright Java 测试自动化

playwright-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
提供企业级 Playwright Java 测试脚手架，结合 POM、JUnit 5、线程安全并行、Allure 报告与 CI 流水线，快速搭建跨浏览器与接口/界面混合测试并修复不稳定问题。
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产品领域编排器与发现循环

product-skills
alirezarezvani/claude-skills
439
这是一个强大的产品领域编排器，负责协调整个产品开发生命周期。它能够将产品需求路由到16个专业子技能（如RICE、OKRs、用户研究、分析），并驱动持续的、机器门控的发现循环。适用于需要系统性地进行功能优先级排序、A/B测试验证或将初步假设转化为验证代码的场景。
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Perl 测试占位文件

perl-testing
affaan-m/everything-claude-code
430
该文件用于实现Perl语言的测试功能，目前处于日语翻译和内容开发阶段，仅为占位符。用户应参考原始的英文技能文件以获取核心功能和详细信息。
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闭环端到端交付流程

closed-loop-delivery
sickn33/antigravity-awesome-skills
339
适用于需要端到端完成的复杂编码任务。它管理从编写代码、本地测试、整合代码评审反馈、到开发环境部署和最终运行时验证的完整流程。确保交付物符合明确的“完成定义”（DoD），实现持续迭代确认，无需人工进行重复的手动推动。
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任务问题门控机制

create-issue-gate
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
该技能用于管理新开发或实施任务的生命周期，强制要求所有工作必须通过结构化的GitHub Issue来记录和跟踪。它要求任务必须具备明确、可测试的验收标准，只有达到“Ready”状态且标准明确，才能进入执行阶段。这有助于团队管理任务的依赖关系和开发流程，确保高质量交付。
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产品发现与验证框架

product-discovery
alirezarezvani/claude-skills
478
本框架提供一套结构化的产品发现方法论，旨在降低产品开发风险。它指导团队定义可衡量的目标，构建机会-解决方案树（OST），系统性地映射关键假设（如用户需求、商业价值），并规划严谨的实验（如原型测试、访谈），确保在投入开发资源前，充分验证产品的可行性与市场价值。
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Kotlin Ktor 后端开发模式

kotlin-ktor-patterns
affaan-m/everything-claude-code
311
本指南提供一套完整的 Ktor 后端服务器架构模式，用于使用 Kotlin Coroutines 构建健壮、可维护的 RESTful API。涵盖了路由定义、插件配置（如认证、跨域）、依赖注入（Koin），并指导了如何进行WebSocket通信和单元集成测试。
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Kotlin高级单元测试模式

kotlin-testing
affaan-m/everything-claude-code
155
本技能详细介绍了Kotlin项目的高级测试实践。它指导用户使用Kotest框架实现各种测试模式（如FunSpec, BehaviorSpec），并通过MockK进行依赖模拟。核心涵盖TDD（红-绿-重构）工作流，确保代码质量，并利用Kover工具实现代码覆盖率分析，编写出可靠、可维护的单元测试。
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付费创意AI系统

paid-creative-ai
tech-leads-club/agent-skills
160
通过整合平台自带的 Advantage+/Performance Max/Smart+ 与生成式 AI 工具，构建覆盖 Meta、Google、TikTok、YouTube、LinkedIn 的付费创意体系，自动化素材生成、测试与优化，提升 ROAS。
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Helm 图表构建器

helm-chart-builder
alirezarezvani/claude-skills
246
Helm 图表构建器技能可生成生产级 chart 结构、设计 values、审核安全、管理依赖并运行 lint/test，覆盖创建、复审、硬化等 Helm 流程。
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k6性能负载测试指南

k6-load-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本技能指南详细介绍了如何使用 k6 工具对应用进行全面的性能和负载测试。它涵盖了API、WebSocket和浏览器场景的负载模拟，帮助用户编写真实的压力测试脚本（烟雾、负载、压力、耐久），分析性能瓶颈，并指导如何将测试集成到CI/CD流程中，确保系统在高负载下的稳定性。
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AI辅助回归测试最佳实践

ai-regression-testing
affaan-m/everything-claude-code
483
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点，尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试，确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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