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被动收入投资组合分析

yield-intelligence
sickn33/antigravity-awesome-skills
369
本工具用于分析美国国债、分红ETF、REITs和优先股等多类资产，帮助用户构建高收益的投资组合。用户输入期望的月度收入目标和可用资金后，系统将计算出最佳的资产配置方案，并根据风险调整后的收益率对投资机会进行排序，支持退休和被动收入规划。
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YouTube视频内容分析及提取

youtube-full
sickn33/antigravity-awesome-skills
313
这是一个强大的API工具，用于获取YouTube视频的文本记录、搜索内容、浏览频道和提取播放列表。它可以在任何云服务器环境中稳定运行，解决了依赖本地工具或Google API密钥的局限性。非常适合构建研究语料库、进行竞争情报监控和系统化内容分析。
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Markdown到交互式单文件HTML转换

md-document
alirezarezvani/claude-skills
148
该工具能将复杂的长篇Markdown文档（如规范、报告、RFC或技术方案）转换为一个高度专业、具交互性的单文件HTML。它内置了粘性目录、搜索过滤、代码复制功能，并能整合设计系统品牌令牌，无需任何构建步骤或框架依赖，输出结果即为完美文档。
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可访问性审计与修复

accesslint-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
296
本工具用于查找和修复代码库或网页上的WCAG 2.2无障碍性问题。它提供两种模式：报告模式（生成优先级报告，不编辑代码）和修复模式（审计→编辑→验证循环），支持对整个代码库或特定页面进行全面的可访问性检查。
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对比可访问性违规差异

accesslint-diff
sickn33/antigravity-awesome-skills
188
本技能用于比较实时网页的可访问性违规情况，并将其与指定的基线（如未提交的修改或特定分支）进行差异化对比。它只会报告新引入的违规、已修复的违规以及预先存在的违规计数，非常适合开发流程和CI/CD环境的质量审计。
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网页无障碍访问性审计

accesslint-scan
sickn33/antigravity-awesome-skills
332
该技能用于审计实时网页的无障碍访问性。它可以精确识别WCAG（Web内容无障碍指南）违规点，并输出包含CSS选择器的修复工作列表，而不会修改原始代码。适用于进行前端开发和质量保证测试。
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React组件设计模式指南

composition-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
441
本指南提供了构建灵活、可维护和可扩展的React组件的最佳实践。它强调使用组合模式和复合组件来避免过度使用布尔属性，并系统介绍了组件架构、状态管理和现代实现技术（包括React 19的建议）。适用于重构复杂系统或设计可复用组件库。
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调试工具包智能调试

debugging-toolkit
sickn33/antigravity-awesome-skills
143
本技能是综合调试工具包的别名，旨在帮助用户进行智能、结构化的调试。它能帮助识别代码错误、提升代码质量，并提供逐步的调试流程指导。适用于需要对复杂代码进行系统性调试的场景。
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Vercel应用部署与配置

deploy-to-vercel
sickn33/antigravity-awesome-skills
414
用于将本地项目和网站部署到Vercel平台。该技能能够自动检测项目与Vercel的连接状态，并根据当前环境（如是否已配置Git或Vercel凭证）选择最佳部署策略。其核心目标是指导用户建立Git推送的持续部署流程，实现自动化CI/CD工作流。
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代码审查Markdown转HTML报告生成器

md-review
alirezarezvani/claude-skills
407
该工具用于将包含代码差异（diff）和严重等级标注的Markdown PR文档，转换为结构化的两栏HTML报告。它生成跳转导航、展示代码差异和详细的批注卡片，并强制要求命名审阅者，确保报告专业且符合无障碍标准。
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Markdown演示文稿转HTML

md-slides
alirezarezvani/claude-skills
188
该技能可将Markdown格式的演示文稿（包含幻灯片和演讲者笔记）转换为单个、功能完备的HTML文件。支持键盘导航、专业的演讲者模式（显示笔记和计时器）、URL链接指向和打印到PDF等功能，适用于创建交互性强的演示幻灯片。
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多智能体协作与治理协议

polis-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
Polis协议旨在将传统的静态AI工作流升级为自学习、自优化的智能体团队。它通过“学习路由器”机制，根据智能体在特定任务标签上的历史贡献和最佳表现来动态分配工作，而非依赖固定的角色。该协议是跨平台的，支持多种AI模型协作，并且具备完善的治理结构，允许智能体群体对协议规则进行提案和投票修正。
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