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1000基因组个体基因变异查询

onekgpd
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本工具用于查询1000基因组项目（1000 Genomes Project）数据集，涵盖3,202个全基因组测序个体的基因变异信息。用户可以根据特定区域或标准，查询携带该变异的基因位点、个体，或计算两个个体之间的亲缘关系。适用于进行高级、专业的基因组学和遗传学数据分析。
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Rust 语言 Azure 队列存储库

azure-storage-queue-rust
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个官方的 Rust 客户端库，用于与 Azure 队列存储服务进行交互。它支持在 Rust 应用程序中使用异步模式，实现队列消息的发送、接收、管理、以及窥视（peek）功能。适用于需要跨服务进行可靠消息传递和数据同步的场景。
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EAS更新性能洞察查询

eas-update-insights
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于通过命令行查询已发布EAS更新的健康和性能指标。该技能报告了关键数据点，包括崩溃率、独立用户数、安装量、载荷大小，以及嵌入式和OTA用户比例的划分，是进行发布后监控和性能回归检测的必备工具。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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Neon Postgres 分支管理与开发测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户如何为开发和测试工作流程选择和创建合适的Neon Postgres分支。根据需求，用户需决定是使用包含真实数据的“普通分支”，还是用于保护敏感数据的“Schema-Only分支”。内容涵盖了决策规则、工具选择（CLI/MCP）和分支创建及重置的详细步骤。
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测试自动化框架迁移

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在充当资深QA自动化架构师，负责在Selenium、Playwright、Puppeteer和Cypress等主流UI测试框架之间迁移和转换测试脚本。它通过应用API映射、生命周期调整和模式标准化，帮助用户高效地将测试从一个框架重写到另一个框架。
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人工智能文本去AI化

unslop-file
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于优化和人性化AI生成的自然语言文件（如文档、笔记）。它能去除常见的“AI痕迹”，例如恭维性用语、空泛的词汇和过度结构化的表达。支持两种模式：快速的正则清理和深度LLM重写，确保内容更具人味，同时完美保留代码块、URL和标题等技术细节。
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AI辅助回归测试最佳实践

ai-regression-testing
affaan-m/ECC
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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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持续学习行为模式提取器

continuous-learning-v2
affaan-m/ECC
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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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定时调度与持久化后台任务

cron-schedule
ruvnet/ruflo
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本功能通过`CronCreate`实现持久化的后台任务调度。与会话内的循环不同，定时任务可以存活重启，非常适合用于持续集成（CI）、系统监控和周期性维护（如安全审计、性能优化、数据整合）。它帮助用户管理和理解不同类型的任务调度。
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工作流到命令配方蓝图

ecc-recipes
affaan-m/ECC
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本技能用于将用户描述的复杂工作流程（如“构建MVP”）转化为结构化的多步骤执行蓝图。它能识别出完成任务所需的精确命令序列、运行顺序和停止条件。该功能不执行任何代码，仅提供“咨询式”的规划指导，帮助用户理解复杂的开发流程。
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Harness相似度

harness-similarity
ruvnet/ruflo
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计算两个 harness 指纹的加权相似度，结合数值余弦、分类一致性和拓扑 Jaccard。可用于模板排序、漂移检测、判断复用或新建，以及为推荐流程生成置信分数。
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