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AI健康分析器

ai-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
454
AI健康分析器整合多维健康数据，识别异常、预测风险、智能问答并生成个性化AI报告，帮助用户洞察健康趋势并提供可执行建议。
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人工智能优先工程

ai-first-engineering
affaan-m/everything-claude-code
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为人工智能辅助代码生成团队提供流程、架构与评审指导，强调高质量规划、可测量覆盖、确定性测试与行为导向评审，保障交付安全可靠。
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AI引擎引用优化

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alirezarezvani/claude-skills
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指导团队审视 AI 可见性，重构内容以生成可提取答案，并追踪 ChatGPT、Perplexity、Google AI、Claude、Gemini 及 Copilot 等的引用，帮助内容获得生成式搜索的引用而非仅排名。
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分析追踪实施

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alirezarezvani/claude-skills
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帮助搭建或审计 GA4/GTM 跟踪方案，定义事件分类、转化配置与数据质量，确保用户旅程中的关键行为完整可用。
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生产级REST API端点构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于构建健壮、生产级REST API端点的综合指南。它覆盖了API开发的整个生命周期，包括输入验证、集中式错误处理、认证授权、CRUD操作、分页和API文档生成。使用该技能可以确保后端服务安全、可扩展，并遵循行业最佳实践。
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需求模糊时提问与澄清

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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当接收到的任务需求存在歧义、范围不清或关键约束缺失时，使用此技能进行系统化的需求澄清。它指导用户识别并询问目标、范围、约束条件和验收标准等关键缺失信息，确保在实际开发之前，对项目的理解达到共识，避免返工和误解。
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超精细代码上下文构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在通过超精细的逐行代码分析，构建系统深层的架构上下文。它采用第一性原理、五问法等方法，在代码的调用链（包括外部交互）上持续追踪数据流、不变式和假设。其核心目标是在进行安全审计或漏洞挖掘前，建立一个完整、稳定的系统逻辑模型，确保理解的深度和准确性。
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AWS 智能代理

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Aws Agentic Ai 是 AWS 中的智能代理能力，致力于自动协调多项云服务、执行复杂任务并根据目标变化做出响应，以减少人工干预。
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AWS CDK 开发

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供通过 AWS 云开发工具包构建基础设施的指导，帮助开发者以代码定义资源并自动化部署流程，便于持续集成与交付。
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AWS 通用工具

aws-common
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为团队提供 AWS 通用概念的参考，便于在搭建或维护以基础设施为主的项目时统一常用云资源、实践和模式。
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AWS 成本运维

aws-cost-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWS 成本运维说明了对云支出监控、费用驱动因素跟踪及工作负载与预算对齐的能力，帮助团队优化资源配置与财务决策。
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AWS MCP 环境配置

aws-mcp-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
228
提供 AWS MCP 环境的逐步配置指导，涵盖前置条件、账户联动与自动化操作，帮助基础设施团队快速部署受控集群并保证治理合规。
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