这是一个专门用来分享 Agent Skill 的项目，主要包含一些自建自用的技能，旨在提升 AI Agent 在特定场景下的处理效率和标准化程度。
当前仓库同时包含适配 Antigravity 与 Codex 的 skill，可按各自运行环境选择安装。
每个技能都位于独立的文件夹中，包含核心的 SKILL.md 指令文件以及相关的模板或资源。
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├── spec-architect/ # Spec 架构师技能
├── ruoyi-code-generator/ # 若依代码生成器技能
├── springboot-init/ # Spring Boot 初始化技能
├── wechat-operation/ # 公众号运营技能
├── superpowers-antigravity/ # Antigravity 核心能力集 (移植自 Superpowers)
├── skill-installer/ # 技能安装器 (一键安装/更新技能)
├── draw-io/ # draw-io 图表工程化技能
├── notebooklm-skill-codex/ # Codex 版 NotebookLM 本地检索技能
├── adk-skill-design-patterns-zh/ # 5 种 AI Agent Skill 设计模式
└── README.md
角色: 专业系统架构师 核心价值: 拒绝 "Vibe Coding"（随性编码），通过严格的 Spec 流程确保代码实现的准确性。 工作流:
- Phase 1: Requirements (需求定义) - 将模糊想法转化为结构化的需求文档。
- Phase 2: Design (架构设计) - 基于需求生成架构图、数据模型和接口设计。
- Phase 3: Planning (任务拆解) - 将设计拆解为可执行的原子化任务。
角色: 若依框架代码生成器 核心价值: 基于数据表结构自动生成符合若依框架规范的完整 CRUD 代码，大幅提升开发效率。 生成内容:
- Java 后端: Domain、Mapper、Service、ServiceImpl、Controller
- MyBatis: XML 映射文件
- Vue 前端: API 封装、列表页面组件
- SQL 脚本: 菜单初始化 SQL
适用场景: 创建新模块、添加业务功能、根据表结构快速生成标准代码。
角色: 专业 Spring 开发架构师 核心价值: 快速初始化高标准的 Spring Boot 项目骨架，集成最佳实践，避免重复搭建基础架构。 关键特性:
- 快速初始化: 包含
pom.xml、application.yml及核心基础类。 - 强制规范: 严格定义数据流向 (DTO/VO/Entity) 与事务管理。
- 现代化: 深度集成 JDK 17+ Record 与 MyBatis-Plus。
- 自动工作流: 提供项目初始化与业务模块新增的标准化操作流。
适用场景: 新项目启航、基础架构统一、单体应用标准化。
角色: 公众号运营专家 核心价值: 覆盖从账号定位、选题策划到爆款创作的全流程，提升技术号运营效率。 关键特性:
- 全流程覆盖: 包含定位、选题、标题、大纲、写作、案例、排版、迭代 8 个子技能。
- 标准化模板: 每个子技能均配套成熟的 Prompt 模板。
- 技术特色: 针对科技/工程类公众号优化，拒绝低质内容。
适用场景: 公众号冷启动、技术文章创作、运营流程标准化。
角色: 资深软件工程师 / 架构师 核心价值: 移植自著名的 Superpowers，这是一套结构化的软件开发工作流，通过强制 Agent 遵循最佳工程实践，大幅提升开发成功率。 关键特性:
- 系统化调试: 包含根因追踪、防御性编程等高级调试技能。
- 标准化工作流: 提供需求头脑风暴、任务拆解、批量执行等斜杠命令。
- 质量保障: 集成测试驱动开发 (TDD) 和严格的完成前验证流程。
适用场景: 复杂业务开发、系统重构、深度 Bug 修复。
角色: 技能管理专家 核心价值: 简化技能的发现与安装过程，支持从 GitHub 仓库或精选列表一键部署技能到 Antigravity。 关键特性:
- 多源支持: 支持 GitHub 仓库 URL 或仓库路径安装。
- 灵活部署: 支持安装到全局目录或当前项目工作区。
- 自动搜索: 支持列出推荐的官方/社区技能。
适用场景: 环境初始化、快速安装新工具、跨项目同步技能。
7. draw-io
角色: AI Agent 图表工程化专家 核心价值: 让 Agent 像编辑代码一样管理架构图，直接操作 XML 源码并自动转换为高保真 PNG，确保图表质量。 关键特性:
- XML 源码编辑: Agent 直接读写
.drawio文件，实现像素级精准控制。 - 自动化转换: 提供一键生成 2 倍分辨率、透明背景 PNG 的自动化脚本。
- AWS 集成: 内置 600+ 官方 AWS 图标搜索工具，快速定位服务图标。
- 专业规范: 预设字体、间距、对齐等设计准则，输出即专业。
适用场景: 创建架构图、技术文档绘图、AWS 方案设计、图表风格统一化。
角色: Codex 本地 NotebookLM 检索助手 核心价值: 通过本地浏览器自动化调用 Google NotebookLM，基于用户已上传资料获取带来源约束的回答，减少大文档直接塞给模型造成的上下文浪费与幻觉风险。 关键特性:
- Codex 适配: 按 Codex skill 目录结构组织，可直接放入
~/.codex/skills/notebooklm/使用。 - 浏览器自动化: 支持可见浏览器登录 Google / NotebookLM，并维护本地登录状态。
- Notebook 管理: 支持本地保存、列出、添加和查询 NotebookLM notebook。
- 来源约束问答: 围绕已上传资料提问、追问并综合整理结果。
适用场景: 基于资料库问答、长文档检索增强、需要 NotebookLM 来源约束回答的本地 Codex 工作流。
角色: AI Agent Skill 设计专家 核心价值: 深入解析 Google ADK 推出的 5 种核心 AI Agent Skill 设计模式，并提供完整的中文示例与说明。 关键特性:
- 五大经典模式: 涵盖 Tool Wrapper, Generator, Reviewer, Inversion, Pipeline 模式。
- 全中文翻译: 核心
SKILL.md文件深度中文化，大幅降低理解与迁移门槛。 - 结构化设计: 展示如何通过清单驱动、模板驱动、流程拆解等方式构建高质量的技能。
- 可复用样板: 提供标准的目录结构与指令组织方式，可作为新技能开发的脚手架。
适用场景: 系统学习 Skill 设计模式、快速构建结构化 Agent 技能、提升复杂任务处理的稳定性。
如果您已经安装了 Skill-Installer，可以直接使用斜杠命令安装其他技能：
/skill-installer-
克隆仓库:
git clone https://github.com/alffei/skill_share.git
-
移动内容: Antigravity 依赖项目根目录下的
.agent目录来识别技能和工作流。- Skills: 将
skill-installer/skills/skill-installer等文件夹复制到.agent/skills/目录下。 - Workflows: 将
skill-installer/workflows/中的.md文件复制到.agent/workflows/目录下。
- Skills: 将
-
激活与刷新:
- Skills: 会在 Agent 处理任务时根据上下文自动加载。
- Workflows: 对于新增或修改的工作流，您需要前往 Antigravity 的 Customizations 页面点击 Refresh 按钮。
如果您希望在本地 Codex 中使用 NotebookLM-Skill-Codex，可将该目录复制或克隆到 ~/.codex/skills/notebooklm/：
git clone https://github.com/alffei/skill_share.git
mkdir -p ~/.codex/skills
cp -R skill_share/notebooklm-skill-codex ~/.codex/skills/notebooklm安装完成后，目录结构应类似：
~/.codex/skills/notebooklm/
├── SKILL.md
├── agents/
├── scripts/
├── references/
└── requirements.txt
首次使用前，建议参考 notebooklm-skill-codex/README.md 完成认证与环境准备。
- 在根目录下创建一个新的文件夹，命名为你的技能名称。
- 在该文件夹下创建
SKILL.md，并遵循标准的 Skill 定义格式。 - 如果有相关的模板或脚本，请放在文件夹内的
resources/或scripts/子目录下。 - 提交 Pull Request！
Built with [AI神经] for AI Agents.