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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

生产环境数据库迁移最佳实践

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本指南详细介绍了生产环境中安全的数据库迁移最佳实践。涵盖了零停机时间(zero-downtime)的模式、数据回填、以及针对PostgreSQL、MySQL等主流数据库和ORM（如Prisma、Drizzle）的变更管理。学习如何进行安全地添加/修改列和索引，确保系统高可用性。

DeFi自动做市商合约安全审计

defi-amm-security

本指南提供了用于去中心化金融（DeFi）自动做市商（AMM）智能合约的全面安全审计模式和检查清单。它涵盖了闪电贷攻击、滑点风险、重入攻击、价格操控等关键漏洞，帮助开发者和安全专家审查Uniswap等主流DeFi协议的经济安全性和代码可靠性。

部署模式与持续交付最佳实践

deployment-patterns

本指南全面介绍了现代应用程序的部署策略，包括蓝绿部署、金丝雀发布和滚动更新等，确保实现零停机部署。内容深入讲解了Docker多阶段构建、容器最佳实践，以及使用GitHub Actions等工具搭建健壮的CI/CD流水线。

构建可扩展设计系统

本指南旨在指导构建一套可扩展、高维护性的设计系统。涵盖了设计令牌（Design Tokens）、可重用组件、布局模式等核心要素。帮助团队确保产品在不同平台上的设计和实现高度一致，并强制执行可访问性标准。

工作流插件发现与推荐

discover-plugins

本工具旨在帮助开发者发现和选择最适合当前项目和工作流的插件。它提供从核心架构、多智能体协作、记忆管理到安全审计等全方位的推荐和指导，尤其适用于新项目启动或优化复杂的开发管线，确保开发流程的完整性与高效性。

Django Celery异步任务管理

使用Django和Celery框架处理应用中的后台任务和异步流程。它提供任务排队、可靠的工作进程管理、定时调度（如日报告）和完善的错误处理机制。适用于需要将耗时操作（如发送大量邮件、复杂数据计算）从主线程中解耦的场景。

Django生产级架构模式

django-patterns

本指南提供了构建可扩展、高可维护性Django应用的最佳实践。内容涵盖推荐的项目结构、分离式的开发/生产环境配置、高级ORM模型设计，以及如何集成中间件、缓存和信号，适用于专业的后端开发。

Django安全最佳实践指南

django-security

本指南提供了Django应用全面的安全最佳实践。涵盖了从认证、授权（RBAC）到底层配置的各个方面，详细指导如何设置安全相关的中间件，防止CSRF、XSS和SQL注入等常见漏洞，确保应用在生产环境中的高安全性。

Django测试驱动开发全指南

本指南全面介绍了使用pytest、factory_boy和Django REST Framework进行测试驱动开发（TDD）的最佳实践。内容涵盖了从项目配置到模型、视图和API测试的完整流程，帮助开发者构建高质量、可维护的Django应用。

Docker Compose最佳实践模式

docker-patterns

本文档提供了Docker和Docker Compose的最佳实践指南。它涵盖了从本地开发环境搭建（如Web应用标准堆栈）、多服务架构设计、到生产环境的Dockerfile优化（如多阶段构建、非Root用户执行）、网络隔离和持久化卷管理等关键流程。适用于需要搭建健壮、安全、可扩展容器化应用环境的场景。

实体档案图谱采集器

dossier-collect

以用户名、文件、符号、ADR、URL 或概念为种子，跨网络、记忆库、知识图谱、代码库与 git 情报进行并行递归扩散，生成带来源溯源的图谱化档案，并输出 Markdown 与 JSON 产物。

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