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智能体自调度与编排指南

agent-self-scheduling
sickn33/antigravity-awesome-skills
137
本指南详细介绍了AI智能体任务的定时、循环和周期性调度方法。内容涵盖了外部调度器（如Cron、systemd）和内置调度器（如Hermes），指导用户如何安全地设置心跳任务、实现自动化流程，并避免了常见的调度陷阱，以确保任务的稳定执行。
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macOS防休眠唤醒工具

anti-sleep
sickn33/antigravity-awesome-skills
195
本技能利用macOS系统内置的`caffeinate`命令，防止Mac在长时间运行任务（如代码构建、大型下载或自动化流程）期间进入休眠状态。它确保了工作流程的连续性，允许用户设置持续时间或将其绑定到特定进程ID，使设备保持清醒。
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项目愿景与决策文档化

brain-to-docs
sickn33/antigravity-awesome-skills
501
这是一个交互式技能，通过提问和对话流程，系统性地将用户的项目愿景、核心技术决策和偏好提取出来。它将原始的讨论和判断转化为结构化的文档，确保项目的历史决策记录在ADR中，核心愿景记录在README中，使知识沉淀化。
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基于CDP的浏览器自动化框架

browser-harness
sickn33/antigravity-awesome-skills
158
本技能通过Chrome DevTools Protocol (CDP)驱动真实浏览器，实现复杂的网页自动化和交互。它适用于需要用户可见操作、执行复杂JavaScript或处理登录/状态化会话的场景。当简单的静态页面爬取无法满足需求时，应使用本工具。
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控制Cmux终端工作空间与代理

cmux
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
用于管理复杂的cmux终端拓扑结构，包括工作区、面板和表面。该工具对于在macOS终端中监控和控制多个并行的AI编程代理至关重要。它支持浏览器自动化和实时状态通知，显著提升了开发和运维的效率。
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使用Codex CLI执行受限编码任务

codex-subagent
sickn33/antigravity-awesome-skills
355
该工具允许用户将编码、代码审查或验证等任务作为独立的子代理运行。适用于需要明确文件所有权和清晰完成定义的任务（如重构、修复或验证），无需依赖复杂的对话上下文。它在一个沙盒环境内安全运行。
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本地安全漏洞审计工具

cyber-audit
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473
当用户询问其设备或项目是否受到某一安全公告（如CVE）影响时，使用本工具。它提供一套只读的本地安全审计流程，系统性地检查包括Node.js、Python和Homebrew等多个生态系统的潜在漏洞点，最终生成一份结构清晰、不改变任何状态的审计报告。
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DeepAPI：网络爬取与研究工作流

deepapi
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181
本技能集成了DeepAPI，提供专业的网络数据爬取、市场调研和邮件管理功能。它可以从包括网站、领英、GitHub和Twitter在内的多个来源抓取数据，并严格管理API调用成本。适用于需要自动化数据提取和报告的场景。
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AI智能体复杂任务编排指南

delegating-to-agents
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本指南全面介绍了如何高效地将复杂的、多步骤的工作任务分配给不同的专业AI智能体（如Codex、Pi、Claude、Hermes）。它详细涵盖了上下文保留、TUI命令行交互的最佳实践、可靠的轮询技巧，并指出了根据任务性质（编码、设计等）选择最佳智能体的策略，是高级AI工作流自动化的核心参考手册。
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跨多智能体同步技能

distribute-skill-to-all-agents
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南详细介绍了如何在本地多个智能体（如Codex, Claude, Pi, Hermes）的技能文件夹中统一分发和同步一个技能。它涵盖了符号链接管理、标准路径和必要的同步流程，确保所有智能体都能发现最新的技能版本，并避免了常见的配置陷阱。
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智能体技能：开发完整指南

effective-agent-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
495
本文全面介绍了智能体技能（Agent Skills）的概念和实践，提供了一个结构化的知识库，用于为大语言模型（LLMs）提供可控的流程、工作流和工具。详细介绍了SKILL.md文件的结构、高效的三阶段加载机制，以及如何编写能力型和流程型技能。适用于构建和优化复杂的智能体应用。
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提示词安全护栏编辑

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233
当用户的本意良好的提示词被AI安全分类器误判为违规时，使用此工具。它能通过对提示词中敏感的特定短语进行最小化的、抽象化的重写，降低误报率，确保提示词既安全合规，又保留了原有的核心目的和意图。适用于学术研究或防御性测试的提问场景。
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