Skill 资源库

AI Skill 资源库

把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。

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fixing

修复错误、测试失败、CI/CD问题等通过智能路由。在报告错误、类型错误、日志错误、UI问题、代码问题时使用。自动分类复杂性并激活相关技能。

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fixing-avaloniaui-radialgradientbrush

修复了由于问题#19888导致的AvaloniaUI中RadialGradientBrush兼容性问题，其中GradientOrigin和Center必须相同。在将WPF RadialGradientBrush转换为AvaloniaUI时使用，解决渐变渲染问题或GradientOrigin/Center值不匹配的问题。

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fixing-templates

用于修复create-faster中的模板问题 - .hbs文件中的缩进、间距、拼写或格式问题

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fixture-graph

从代码分析数据生成出版质量的图表。多后端支持：Graphviz、Mermaid、NetworkX/D3、matplotlib、plotly、seaborn。支持航空航天、核能、军事和数学可视化类型。集成了pydeps、pyreverse、python-control和lean4-prove。

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fizzy

管理Fizzy看板、卡片、步骤、评论和反应。当用户询问关于看板、卡片、任务、积压工作或任何与Fizzy相关的内容时使用。

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flaky-test-detective

通过识别根本原因（时间问题、共享状态、随机性、网络依赖）来诊断和修复不稳定测试，并提供稳定化策略。适用于“不稳定测试”、“测试稳定性”、“间歇性失败”或“测试调试”。

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flask-reviewer

何时：Flask项目审查，蓝图结构，扩展，请求处理什么：蓝图组织 + 扩展模式 + 请求/响应处理 + 配置 + 测试何时不适用：FastAPI → fastapi-reviewer, Django → django-reviewer, 通用Python → python-reviewer

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fleet-payload-tasking

使用可靠的任务部署有效载荷和shell命令到整个设备群。执行脚本、收集数据或在所有端点上运行命令，并自动处理离线传感器。可用于漏洞扫描、数据收集、软件清单、合规性检查或任何设备群范围的操作。

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fixed-appetite-product-cycles

用固定的“需求量”代替开放式的时间估算，以防止范围蔓延。当项目持续错过截止日期、团队因无休止的冲刺感到疲惫，或产品开发感觉臃肿缓慢时，请使用此方法。

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fixing-bugs

在遇到错误时使用 - 完成从发现到调试、问题修复、测试驱动的修正、验证和关闭的整个工作流程

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fixing

修复错误、测试失败、CI/CD问题等，通过智能路由。在报告错误、类型错误、日志错误、UI问题、代码问题时使用。自动分类复杂性并激活相关技能。

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fixture-tricky

生成对抗性的PDF内容，以破坏提取器。创建假阳性表格、畸形表格、诅咒文本和布局陷阱。可扩展的注册表，用于添加从真实世界PDF中发现的新边缘情况。

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fixture-table

使用ReportLab的Table类生成PDF表格，以便正确检测结构。创建Marker和其他提取器实际上可以解析的表格，与原始PDF绘图命令不同。当用户需要在测试装置中检测表格时使用。

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flecs-dylib-modules

热重载的Flecs模块作为Rust动态库。涵盖了模块架构、组件与系统模块之间的区别以及模块间的依赖关系。

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flask

使用Flask的应用程序工厂模式、Blueprints和Flask-SQLAlchemy构建Python Web应用程序。防止9个已记录的错误，包括stream_with_context拆卸问题、async/gevent冲突以及CSRF缓存问题。在以下情况下使用：创建Flask项目、组织blueprints或解决循环导入、上下文错误、注册、流处理或身份验证等问题。

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