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暗黑模式设计系统指南
dark-mode
sickn33/agentic-awesome-skills
471
本指南详细介绍了暗黑模式的设计原则和最佳实践,包括避免纯黑背景、通过明度建立表面层次以及使用低饱和度强调色等核心规则。内容涵盖Web(CSS)、iOS(SwiftUI)和Flutter等主流平台,提供具体的代码实现示例,帮助开发者打造高品质、低眼疲劳的用户界面。
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Dart 语言最佳实践指南
dart
sickn33/agentic-awesome-skills
418
本技能提供 Dart 编程的语言特定最佳实践指南。涵盖空安全、集合、类、异步/等待、错误处理等惯用模式。还包括 Flutter 特定模式和应避免的反模式。适用于编写清晰、高效且可维护的 Dart 代码及 Flutter 界面。
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数据仪表盘设计与可视化
dashboard-design
sickn33/agentic-awesome-skills
91
本指南提供了跨平台(Web、iOS、Flutter)的专业数据仪表盘设计与实现方法。详细阐述了模块化网格、数据层级结构(KPIs、图表)和极简主义美学原则。包含CSS Grid、SwiftUI和Flutter等主流技术栈的代码示例,帮助构建既美观又高效的分析界面。
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动态应用安全测试
dast-scanning
sickn33/agentic-awesome-skills
161
使用 OWASP ZAP、Burp Suite、Nikto 等工具对运行中的应用进行动态安全测试,支持基线扫描、全量扫描、API 扫描及 CI/CD 集成,帮助发现运行时漏洞。
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数据密集型界面设计
data-dense-design
sickn33/agentic-awesome-skills
397
本指南提供了一套创建超紧凑、高信息密度界面的设计规范。适用于金融交易终端、专业仪表盘或开发者工具等场景,旨在在有限空间内展示最大化的数据量,追求极致的专业性和功能性。
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数据工程专家
data-engineer
sickn33/agentic-awesome-skills
187
专注于可扩展数据管道、现代数据仓库、湖仓一体架构和实时流处理的数据工程专家。精通Apache Spark、dbt、Airflow、Kafka及云原生平台(AWS、Azure、GCP),致力于构建可靠、高性能且经济高效的数据解决方案,并强调数据质量与治理。
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数据驱动功能开发
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/agentic-awesome-skills
152
通过数据洞察、A/B测试和持续度量来构建功能,利用专业代理进行分析、实施和实验。涵盖探索性数据分析、假设制定、实验设计、功能架构、分析埋点以及集成跟踪和监控的实施。
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数据管道架构设计
data-engineering-data-pipeline
sickn33/agentic-awesome-skills
92
专注于设计与构建可扩展、可靠且低成本的数据管道,覆盖批处理与流式处理场景。内容包括 ETL/ELT、Lambda、Kappa 与湖仓架构选型,Airflow/Prefect 任务编排,dbt 与 Spark 数据转换,Delta Lake/Iceberg 存储管理,数据质量校验及成本优化策略。
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数据质量验证框架
data-quality-frameworks
sickn33/agentic-awesome-skills
424
本技能支持使用 Great Expectations、dbt 测试和数据契约实施数据质量验证。适用于构建可靠的数据管道、设置验证规则及建立团队间数据契约。包括在 CI/CD 中自动化验证和监控数据质量指标,确保生产环境中的数据可靠性。
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数据科学与机器学习建模
data-scientist
sickn33/agentic-awesome-skills
133
资深数据科学家,精通高级分析、机器学习与统计建模。覆盖从探索性数据分析到模型部署的完整流程,包括实验设计、时间序列预测、自然语言处理与商业智能,助力数据驱动决策。
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数据叙事与报告构建
data-storytelling
sickn33/agentic-awesome-skills
454
本技能旨在指导用户将原始、复杂的分析数据转化为引人入胜、具有行动指导意义的故事叙事。它涵盖了数据叙事的完整结构(背景、冲突、解决),以及如何结合数据、叙事和可视化这三大支柱,为高层管理人员、投资者和非技术人员撰写高影响力的报告和演示文稿,确保洞察力能驱动决策。
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代码结构及依赖协议
data-structure-protocol
sickn33/agentic-awesome-skills
91
该协议旨在为大型代码库中的AI代理提供持久化的结构化内存。它将整个代码库建模为一个有向图,不仅记录了依赖关系,更重要的是记录了每一条连接存在的'原因'。这使得AI能够在不加载整个源代码的情况下,理解项目上下文,进行影响分析和安全重构。
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