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专业技术写作风格指南
agent-style
yzhao062/agent-style
58
这是一个用于撰写清晰、精确、正式英文技术散文的进阶规则集。它融合了经典的文学写作原则和现代技术文档的最佳实践。适用于编写研究论文、技术文档、项目提案和发布说明,确保专业度和可读性。
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AI智能体协作基座构建
ecl-harness-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
460
用于设计和审计AI智能体协作所需的工程基座(Harness)。该技能负责建立变更追踪、Lint检查、CI/CD门禁和文档标准化等关键基础设施,确保代码仓库是所有智能体唯一的可靠信息来源。适用于建立复杂的开发工作流。
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清理Lovable脚手架并优化项目
lovable-cleanup
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
本技能旨在指导开发者清理使用Lovable工具创建的Vite + React项目。它系统性地移除所有脚手架、品牌痕迹、占位符资产、生成文档以及多余的依赖包。最终目标是确保代码库是干净、可独立部署且完全属于开发者的。
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设计模式深度解析:从巨石到微服务
patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份关于现代可扩展分布式系统架构的综合参考指南。内容涵盖了CQRS、事件溯源、Saga模式、断路器等高级设计模式,为微服务架构的迁移和实现高可用性提供了最佳实践和详细指导。
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系统规模基准与容量规划
scale-benchmarks
sickn33/antigravity-awesome-skills
281
这是一份系统架构师的参考指南,提供了用于估算系统资源的定量基准和公式。内容涵盖用户量级到RPS的转换、存储和带宽估算、主流技术(数据库、消息队列)的扩展性限制,以及从1K到10M DAU的容量规划,是设计高可用、可扩展系统的必备知识。
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系统安全加固检查清单
security-checklist
sickn33/antigravity-awesome-skills
163
这是一份全面的系统安全加固参考文档,涵盖了现代应用从网络架构、API设计、数据存储到合规性要求的最佳实践。它指导开发和运维团队,从身份验证、数据加密到漏洞防护,确保系统具备行业顶级的安全防护能力。
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Markdown样式审查与润色工具
style-review
yzhao062/agent-style
123
这是一个用于AI生成Markdown内容的后期审查工具。它能根据一套包含21条的风格和结构规则,对内容进行深度审计,结合了机械检测和语义判断。用户可以对单个文件进行审计,获得详细的得分卡;也可以进行两个草稿的A/B对比,用于回归测试。此外,该工具还能可选地生成一个精修、润色的新副本,确保内容质量和风格一致性。适用于完善AI撰写文档、报告和文章。
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技术选型决策矩阵
tech-matrix
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档提供了全面的技术选型决策矩阵,涵盖了现代系统架构中的核心组件,包括数据库(SQL/NoSQL)、缓存、消息队列和API协议。它帮助架构师根据具体的业务场景、扩展性要求和架构模式,选择最优的技术方案。
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React容器/展示组件生成器
react-container-presentation-component
github/awesome-copilot
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这是一个用于创建React组件的工具,强制遵循业界标准的容器/展示(Container/Presentation)模式。它会自动搭建完整的组件文件结构,包括TypeScript、Storybook和SCSS样式,并根据组件的性质(UI或功能)进行分类,确保代码规范和可维护性,适用于构建可扩展的组件库。
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AccInt智能体记忆循环解决
accint-solve
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能利用AccInt的内存组件协议(MCP),帮助编程智能体管理复杂的编码任务生命周期。它能系统地检索历史经验、解决中间推理框架,并用实际证据(如通过测试、合并成功)正式记录任务的最终结果,确保开发流程的连贯性和可靠性。
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Android命令行开发工具
android-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的安卓命令行界面(CLI)指南,用于管理整个移动开发流程。它涵盖了项目创建、SDK组件管理、设备部署(包括模拟器)、UI布局检查和运行测试等核心功能,是安卓开发必备的专业命令行工具。
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证据驱动的严谨编码流程
codex-fable5
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个基于严谨工作流的编码辅助技能。它要求模型在进行任何代码修改前,必须先彻底检查工作区,跟踪任务目标和发现的问题,将所有结论建立在可验证的证据上,并通过测试和验证才能得出结论。适用于需要高度流程化、结构化和可追溯性的开发场景。
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