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Skill UI

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PR截图：Before/After对比嵌入指南

pr-screenshots
github/awesome-copilot
265
本指南教您如何在拉取请求（PR）描述中嵌入“之前/之后”的对比截图。它帮助代码审查者无需检出分支即可直观地看到UI、布局、组件或数据可视化的视觉变化。内容覆盖了最佳实践、Markdown结构，并提供了Azure DevOps和GitHub的图片上传及引用API指引。
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论文维基知识点自动填充

wiki-enrich
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
363
用于自动完善研究维基中的论文草稿（TODO部分）。该技能从多个外部来源（如arXiv/alphaxiv）获取信息，并将10个结构化的TODO占位符（如方法、关键结果、开放问题）填充为完整的段落摘要，从而将不完整的研究草稿转化为完整的知识库。
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高保真前端开发规范

design-taste-frontend-v1
Leonxlnx/taste-skill
366
本技能集提供了一套严格的工程和设计规范，指导用户使用React/Next.js和Tailwind CSS构建专业级的前端界面。它涵盖了从架构限制（如状态管理、组件分离）到设计细节（如排版、色彩、布局）的各项最佳实践，旨在消除常见的网页设计缺陷，确保代码具备高保真度和生产可用性。
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AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops
sickn33/antigravity-awesome-skills
261
本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。
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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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MDA兼容性演示（Claude Code）

mda-compat-intro
sno-ai/mda
493
此演示技能用于验证基于MDA编译的SKILL.md文件在Claude Code环境中的兼容性。它确认了技能的前置元数据、结构和允许工具是否能被加载器正确解析和识别，确保了编译内容的平稳集成，主要用于开发验证目的。
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OpenCode MDA兼容性演示

mda-compat-opencode
sno-ai/mda
83
本技能旨在演示和验证OpenCode对通过MDA编译的SKILL.md文件的兼容性。它确保加载器能够正确解析核心的元数据字段（如名称、描述和元数据），保证了技能集成流程的健壮性与数据完整性。
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大规模RNA-seq差异表达分析

bulk-rnaseq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
303
本技能是一个端到端的管线编排器，用于完成大规模RNA-seq的差异表达分析。它指导用户从原始FASTQ数据开始，依次经过质量控制、数据修剪、比对定量、生成基因计数矩阵，最终进行差异表达分析和通路富集。旨在确保整个生物信息学流程的完整性、可复现性和统计学可靠性。
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蜂鸟供应链安全扫描器

bumblebee
sickn33/antigravity-awesome-skills
80
该工具用于在macOS或Linux开发端执行只读的蜜蜂（Bumblebee）安全扫描。它能检测本地系统中是否存在被安全公告提及的受损包、开发工具或主机配置，是进行供应链漏洞和安全事件响应的有效辅助手段。
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本地项目内容索引

ctx-index
mksglu/context-mode
134
该工具可将本地文件或目录内容索引到一个持久化的知识库中。这样做能确保后续的搜索操作无需重新读取原始文件，就能高效地检索出项目中的相关、聚焦的代码片段或信息。适用于大型代码库的知识组织和高效检索。
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上下文知识库搜索与检索

ctx-search
mksglu/context-mode
349
本工具用于搜索持久化的FTS5知识库，该知识库存储了已索引的项目文档、本地代码和会话记忆。它允许用户通过特定的查询和来源范围，高效地检索技术细节或项目上下文，避免将大量原始资料重新阅读到对话中，从而极大提高信息检索效率。
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决策路径导航器

decision-navigator
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
当用户感到迷茫、不知从何下手或面对宏大、复杂的决策时使用。该技能不会给出空泛的建议，而是通过一系列结构化的分层提问，逐步缩小问题空间，将模糊的方向性目标，引导用户到达具体、可操作的行动步骤。
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