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Skill UI

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搜索 UI测试 ，共找到 995 条记录
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SwiftUI/Tuist macOS 菜单栏应用开发

macos-menubar-tuist-app
sickn33/antigravity-awesome-skills
377
本指南为使用SwiftUI和Tuist构建及维护macOS菜单栏应用的架构蓝图。它强调严格的分层架构和职责分离，指导开发者将网络请求、状态管理和UI视图分离到各自可测试的组件中，确保应用具备高度的稳定性和可扩展性。
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安全渗透测试方案

security-pen-testing
alirezarezvani/claude-skills
73
提供主动进攻式安全测试方法和流程，涵盖应用、API、依赖、密钥及基础设施扫描，帮助提前发现漏洞并生成复核报告。
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极简主义创意验证

validate-idea
slavingia/skills
339
依托《极简创业家》思路，在动手开发前用人工服务验证创意，精准定位用户与痛点，测试可行流程并主动收款与反馈，判断是否值得投入开发。
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Spring Boot 分层规范

springboot-patterns
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
236
指导采用分层架构构建 Spring Boot 应用，涵盖 REST 控制器、JPA 仓库、事务服务、统一异常处理、DTO 映射及测试检查要点。
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测试驱动开发流程

tdd-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
178
总结测试驱动开发的三阶段循环、AAA测试流程、优先级策略、反模式警示及AI协作角色，帮助团队按步骤执行新功能或复杂逻辑。
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机器学习消融实验设计

ablation-planner
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
285
该工具用于系统性规划和设计学术研究所需的消融实验。它模拟了严谨的机器学习审稿人视角，帮助用户科学地隔离每一个新组件的贡献度，测试关键超参数的敏感性，从而构建一套完整的实验方案，最大化研究结果的学术价值。
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性能基准测试与回归检测

benchmark
affaan-m/everything-claude-code
242
该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标（如LCP、CLS、INP）、API延迟（p50、p95、p99）以及开发构建效率。在代码合并前，用于检测性能回归，确保持续集成/持续部署流程的稳定性，并对比不同的技术栈替代方案。
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医疗临床决策支持系统开发模式

healthcare-cdss-patterns
affaan-m/everything-claude-code
347
本模块提供一套完整的临床决策支持系统（CDSS）开发模式，用于集成到电子病历（EMR）工作流中。功能包括药物相互作用检查、基于体重/年龄/肾功能的剂量校验，以及各种临床评分（如NEWS2）。核心设计遵循纯函数原则，确保系统高度可测试和安全可靠，显著提升患者用药和诊断的准确性。
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外部攻击面管理工具包

implementing-attack-surface-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
279
本工具提供了一套完整的外部攻击面管理（EASM）流程。它整合了Shodan、Censys、subfinder、httpx和nuclei等专业工具，用于进行深度侦察。用户可以系统性地发现资产、枚举子域名、指纹识别服务、扫描漏洞，并根据OWASP标准计算加权风险评分，适用于专业的安全测试和持续的威胁态势监测。
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紫队原子测试与覆盖率分析

performing-purple-team-atomic-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
492
本工具用于执行原子红队测试，模拟攻击行为并对照 MITRE ATT&CK 框架。它核心功能包括检测覆盖率差距分析、验证现有安全控制（如SIEM/EDR）的可见性，以及构建自动化、持续的威胁模拟和防御验证流程。
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勒索软件恢复流程验证

testing-ransomware-recovery-procedures
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能提供了一个全面的框架，用于模拟和测试针对勒索软件威胁的灾难恢复计划。它指导用户执行RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）测量、验证干净的备份恢复，并强化安全控制，以确保组织的弹性。本流程用于桌面演习和合规审计，不应用于实时的事件响应。
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GAN风格多智能体开发框架

gan-style-harness
affaan-m/everything-claude-code
167
这是一个受GAN启发的复杂多智能体开发框架，用于构建高质量的全栈应用。它通过“生成器-评估器”的严格反馈循环，模拟专业开发流程（规划-生成-测试）。该系统能确保输出具备专业级的设计、功能和原创性，解决了单一AI模型自夸平庸的缺陷，适用于复杂的项目开发和功能实现。
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