AI 技能(176)

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TestMu AI（原 LambdaTest）Skill 合集，帮助 AI 编程助手编写生产级测试自动化。

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精选 Codex Skill，专注于 Apple 平台、GitHub 工作流、重构和性能（MIT）。

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基于研究的 UX/UI 智能体 Skill：依据 168 项原则审计界面、检测反模式，并将 UX 上下文注入 AI 编程会话。

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papers-skill 的源码项目：基于 Semantic Scholar（超过 2 亿篇论文）和 arXiv 提供学术研究工作流，支持引文查询、下载 arXiv PDF，并通过内置 Python CLI 使用 PyMuPDF 提取文本（MIT）。

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以系统化方法解决代码问题。

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使用 JavaScript 为 React Native 应用生成 Detox 灰盒端到端测试。

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- AI 编码代理的 QA 工程：完整生命周期，可测量的收益

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vscode-extension-guide-en Skill 的源码项目：涵盖 VS Code 扩展开发、打包、市场发布、TreeView 和 Webview 模式。

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OpenAI Codex Skill 目录：智能体 Skill、Skill Creator 和简洁规划。

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评估代码实现计划，并使其与规范保持一致。

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生成用于浏览器自动化、网页抓取和 PDF 生成的 Puppeteer 脚本。

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：apify-reddit-scraper 技能的来源 - Reddit 帖子、评论、subreddits 和用户配置文件通过 Harshmaur/reddit-scraper Apify Actor 作为结构化数据，没有 Reddit API 密钥、每次运行前的成本估算和日期窗口过滤器 (MIT)。

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使用 Java 生成 Selenide UI 测试，并支持自动等待和流畅 API。

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- 通过 Jev 和 socai CLI 开展本地社会研究

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70 多种经过生产验证的 Playwright 自动化测试模式：端到端测试、POM、CI/CD、迁移和 CLI。

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使用多个子智能体进行开发。

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- 评估 AI 编码代理的存储库准备情况并确定修复的优先级。

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全流程软件开发 Skill：负责规划、构建、测试、代码检查、修复缺陷，并编写生产级文档。它能自动识别项目状态，并动态调整其八阶段流水线，可用于 9 个 AI 编程智能体平台（Apache 2.0）。

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：麻省理工学院的深度研究框架、五轴代码审查、git-commit-message、会议笔记和技术写作校对源 - 用于研究报告、代码审查、提交消息、会议纪要和技术校对的简洁英文工作流程。

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browser-testing-with-devtools Skill 的源码项目：提供 Chrome DevTools MCP 浏览器验证、性能分析、网络检查和前端调试指导（MIT）。

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面向 Claude Code 的引导式探索 Skill：通过访谈从 100 多个 AI Skill 的目录中进行推荐，并记录会话反馈，持续验证候选项。

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提供 Resend CLI 命令和工作流。

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在 n8n Code 节点中使用 Python 编写代码，并说明其限制。

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为 iOS/iPadOS 应用生成使用 Swift 编写的 XCUITest UI 测试。