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Skill UI

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文档锚定的系统设计评审

grill-with-docs
alirezarezvani/claude-skills
147
这是一个结构化、文档驱动的系统设计评审过程。它通过与项目现有的领域术语表（CONTEXT.md）、架构决策记录（ADRs）和代码库进行交叉比对，来挑战和细化当前的设计方案。目的是消除模糊性，确定精确的术语，并通过具体的场景压力测试，确保所有重大决策都得到充分记录和共识。
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MDA兼容性演示（Codex CLI）

mda-compat-codex-cli
sno-ai/mda
74
此技术技能用于验证Codex CLI与由MDA源文件编译的技能的兼容性。加载此技能确认了CLI加载器能够成功解析SKILL.md格式，并遵循agentskills.io v1标准。它主要用于测试构建流程、元数据完整性，确保MDA编译与运行时摄取之间的鲁棒兼容性。
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严谨推理与证据校准

from-the-other-side-anitta
github/awesome-copilot
352
这是一个严谨的思考模型，旨在挑战假设、分离证据与解读，确保所有结论都具有高度的证明力。它指导用户明确决策目标、评估证据的完整性，并使用反事实思维对推理链进行压力测试，特别适用于决策成本高、风险大的项目。
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高级GitHub CI/CD工作流自动化

github-actions-advanced
sickn33/antigravity-awesome-skills
213
本技能提供生产级GitHub Actions工作流的专家指导，涵盖设计、调试和安全加固。内容包括可重用工作流、矩阵构建、自托管Runner、OIDC认证、秘密管理和复杂触发器（如schedule, workflow_call）。适用于自动化复杂的构建、测试和部署流程。
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TDD工作流循环管理

tdd-workflows
sickn33/antigravity-awesome-skills
196
本技能用于协助管理和执行测试驱动开发（TDD）的工作流程循环。请注意，本技能是 `tdd-workflows-tdd-cycle` 的别名，旨在提高用户查找效率。它指导用户遵循完整的TDD开发周期，确保开发过程中的结构化测试和验证步骤。
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创建结构化项目计划

create-plan
ComposioHQ/awesome-codex-skills
187
该技能用于将用户提出的模糊编程需求，转化为一份结构化、可操作的项目计划。它强制用户明确定义项目范围、制定原子化、有序的行动步骤（包括发现、修改、测试和部署），并识别出潜在的风险和未解决的问题，从而确保开发流程的严谨性。
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技能提案管理系统

skill-creator-proposals
opensquilla/opensquilla
373
这是一个内部工具，用于管理技能（meta-skill）的完整提案生命周期。它支持原子性写入新技能提案、列出提案状态，并在通过严格的门限测试（如 lint、烟雾测试和端到端测试）后，正式将提案启用为可用的技能。
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Go语言栈追踪分析器

stack-trace-go-probe
opensquilla/opensquilla
412
这是一个用于深度分析Go语言（Go Panic）堆栈跟踪的内部诊断工具。它提供的结构化指南包括Go特有的nil/错误检查、最小可复现的Go测试命令和精确的补丁目标，极大地帮助开发者高效、准确地定位和解决Go项目中的复杂错误。
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Python堆栈跟踪根因分析

stack-trace-python-probe
opensquilla/opensquilla
291
这是一个专业的Python堆栈跟踪深度调查工具，旨在帮助用户进行根因分析。它指导用户执行Python特定的错误检查、生成使用pytest的最小可复现代码片段，并标记出需要进行防御性补丁（如校验或守卫语句）的精确代码位置，极大地提高了调试和测试的准确性。
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Rust恐慌回溯分析工具

stack-trace-rust-probe
opensquilla/opensquilla
253
这是一个用于分析Rust崩溃堆栈（panic/backtrace）的内部工具。它专门指导用户检查Rust特有的Option和Result类型处理，生成最小的可复现测试命令，并指出需要修补的精确代码目标，帮助开发者安全修复代码。
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本地UI变体对比与精简

unship
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Unship是一个本地工作流，用于帮助前端开发者在运行的本地应用环境中，对比多个AI生成的UI变体（如布局、文案或流程）。它在源代码中添加临时选项，让用户进行视觉判断。选择确定后，该技能会自动移除所有未使用的临时代码和数据属性，确保最终代码库的纯净和可部署性。本工具仅用于本地迭代，不适用于生产环境的A/B测试。
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语义模型Power Query M表达式管理与优化

power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本指南为编写、验证和测试语义模型中的Power Query M表达式提供全面指导。内容覆盖查询折叠（Query Folding）性能优化、数据预处理的最佳实践（如早期过滤和类型处理），以及使用Power Query API进行代码验证的进阶技巧，确保数据模型的可靠性。
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