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极简主义代码编写指南

minimalist
alirezarezvani/claude-skills
275
本技能旨在强制执行最高效的代码编写实践，确保代码简洁、直接。它遵循“效率阶梯”（如YAGNI、重用代码、标准库等），以防止过度设计、不必要的抽象和冗余代码。当用户追求最高效率和最精简代码时使用。
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Pi智能体自定义模型别名注册指南

pi-custom-model
sickn33/antigravity-awesome-skills
393
本指南详细介绍了如何在Pi智能体中注册自定义模型别名（slugs）。当使用OpenRouter等提供商的特殊变体模型时，如果模型ID未在默认注册列表中，智能体可能会发生模型回退（fallback）。通过手动配置`models.json`，可以确保自定义模型被准确识别和使用，提高模型调用精度。
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网页搜索与内容获取工具

pi-web-search
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
本技能包为AI智能体提供全面的网络搜索和内容抓取能力。支持进行深度研究，获取最新的网络信息，并能高效处理各类多媒体内容，包括PDF文档、YouTube视频转录以及GitHub代码文件。使用时需严格遵循查询策略，确保信息获取的完整性和准确性。
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深度研究需求提示生成

research-prompt
sickn33/antigravity-awesome-skills
218
本技能用于将用户模糊或笼统的研究需求，转化为一个高度结构化、自包含的深度研究提示。它可以帮助用户系统性地定义项目的背景、核心问题和具体子问题，确保生成的提示具备极高的专业性和严谨性，适用于利用AI进行深度、多源的系统性研究。
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运行DeepSWE编程代理基准测试

run-deep-swe
sickn33/antigravity-awesome-skills
335
用于对大型语言模型（LLM）进行全面的编码代理能力评估。它通过DeepSWE基准测试，使用OpenRouter和mini-swe-agent，对113个任务进行评测，生成可复现的性能得分和评估报告。适用于模型能力对比、开发评估和学术研究。
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分步引导设置助手

setup-help
sickn33/antigravity-awesome-skills
401
该技能用于引导用户完成复杂的、多步骤的流程，如安装、配置或初始化设置。它将整个过程分解为单个原子操作，每次只展示当前步骤和剩余步骤清单。非常适用于新用户上手或执行长期技术配置。
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简写前文，保留核心要点

short
sickn33/antigravity-awesome-skills
167
当您需要对一段较长的回复进行精简或总结时使用。该技能能够将前一个回复的内容重写得更简洁，同时确保保留所有关键信息和核心实质，适用于快速获取概要信息的场景。
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VPS服务器运维管理

vps-server-management
sickn33/antigravity-awesome-skills
482
本技能用于指导受控的VPS服务器和后台代理的运维管理。当需要进行SSH连接、系统重启、日志检查或复杂的自动化工作流（如n8n或自定义代理）时使用。强调遵循严格的操作流程和获取用户的明确授权，确保安全操作。
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软件代码治理构建方法论

wgm
sickn33/antigravity-awesome-skills
75
WGM是一种结构化的代码生成方法论，用于将模糊或粗略的需求转化为可工作、经过验证的软件。该方法强制执行六个阶段的严格流程：深度需求对齐、结构化规划、确定性迭代构建、不可见场景测试评判和最终文档审计。它确保代码收敛于严格测试的验收标准，而非依赖单次生成。
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WCAG 2.2 无障碍设计与实现

accessibility
affaan-m/ECC
414
本技能旨在指导用户根据 WCAG 2.2 标准，设计和实现具备高无障碍性的数字产品。内容涵盖了可感知、可操作、可理解和健壮的四大原则（POUR），并提供了Web (ARIA)、iOS和Android等跨平台的技术细节，确保所有用户群体都能无障碍使用界面。
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架构决策记录索引

adr-index
ruvnet/ruflo
161
该技能用于构建和维护架构决策记录（ADR）的持久索引和依赖图。它能够处理v3和插件两种格式的ADR，将内容存储在`adr-patterns`命名空间，并将所有关系（如替代、依赖）存储在`adr-edges`中。常用于同步图谱状态，或在现有代码库上进行ADR追踪的初始化。
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智能体框架构建指南

agent-harness-construction
affaan-m/ECC
297
本指南提供了构建健壮AI智能体（Agent）的完整框架和最佳实践。它详细指导如何设计规范化的动作空间、定义结构化的工具接口、处理观察结果，并建立完善的错误恢复机制。帮助开发者提升智能体的任务完成率、优化上下文使用，实现从原型到稳定生产系统的升级。
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