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错误追踪与可观测性专家
error-diagnostics-error-trace
sickn33/agentic-awesome-skills
440
本技能是全面的错误监控和可观测性专家,指导用户搭建和优化生产环境的错误追踪系统。它涵盖了配置实时告警、实现结构化日志、错误分组、故障诊断和自动恢复策略,旨在显著提升系统的稳定性和问题解决效率。
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智能错误诊断调试
error-diagnostics-smart-debug
sickn33/agentic-awesome-skills
70
面向现代软件系统的AI辅助专家调试工作流。涵盖初步分类、可观测性数据收集、假设生成、策略选择、智能插桩、根因分析、修复实施、验证与预防。适合开发人员处理复杂生产环境问题。
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稳健错误处理模式
error-handling-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
206
本技能旨在指导开发者构建具有高弹性的应用系统,提供稳健的错误处理策略。它涵盖了实现重试机制、熔断器模式、处理异步错误等,确保系统在发生故障时能够优雅地降级和恢复,显著提升应用的可靠性和可维护性。
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电子价签价格同步架构
esl-price-sync
sickn33/agentic-awesome-skills
276
在 ERP/POS 价格主数据与电子价签(SES-imagotag、ZKONG、Pricer、Hanshow、SOLUM)之间实现实时价格同步。基于 SHA256 增量水印、幂等版本令牌、网关 RF 限流与电子纸电池寿命模型,消除幽灵价格并确保货架价签与收银价格严格一致。
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道德黑客渗透测试方法论
ethical-hacking-methodology
sickn33/agentic-awesome-skills
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系统讲解授权渗透测试的完整流程,涵盖信息收集、扫描枚举、漏洞分析、利用验证与专业报告撰写五大阶段。介绍 Nmap、Nikto、theHarvester 等常用工具、OSINT 与 Google Hacking 技巧及 OWASP 测试要点,仅限获得书面授权的安全评估与教学场景使用。
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智能体系统评估框架
evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
284
该技能用于构建复杂的智能体系统评估框架。它解决了智能体系统非确定性和多路径决策的难题,指导用户进行系统性性能测试,用于验证上下文工程的选择,并衡量跨多个质量维度(如事实准确性、工具效率)的持续改进。
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事件溯源架构师
event-sourcing-architect
sickn33/agentic-awesome-skills
208
精通事件溯源、CQRS 及事件驱动架构模式。擅长事件存储设计、投影构建、Saga 编排及最终一致性处理。适用于需要完整审计日志、复杂业务流程、时间查询及事件驱动微服务架构的系统开发。
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活动人员合规评估
event-staffing-compliance
sickn33/agentic-awesome-skills
319
本技能用于评估美国和加拿大临时活动人员的合规风险。涵盖工人分类(W-2 与 1099)、误分类处罚、联合雇主责任、保险证书要求及工资工时规则。通过 MCP 提供实时州级最低工资和加班规定查询,帮助组织者规避用工法律风险。
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临时活动人员订购服务
event-staffing-ordering
sickn33/agentic-awesome-skills
236
通过TempGuru为会议、展会、音乐节及体育赛事等订购合规临时员工。该技能涵盖城市覆盖、角色定价、可用性检查、州合规查询及请求提交,帮助您在300多个美国和加拿大市场快速找到合格人员,确保活动顺利进行。
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事件存储设计
event-store-design
sickn33/agentic-awesome-skills
431
本技能指导您为事件溯源系统设计和实现事件存储。涵盖架构模式、技术选型(如 PostgreSQL、Kafka、EventStoreDB)及最佳实践。适用于构建事件溯源基础设施、优化存储检索或设置架构模式。提供 SQL 和 Python 实现模板,确保事件持久化具备追加、有序和版本控制特性。
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漏洞赏金证据卫生规范
evidence-hygiene
sickn33/agentic-awesome-skills
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本技能规范了漏洞赏金提交中证据的捕获与脱敏流程。指导用户在保留调试有用元数据的同时,对会话 Cookie、个人身份信息(PII)等敏感数据进行遮蔽。涵盖截图、HAR 文件和 HTTP 请求的处理,防止数据泄露。
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Makepad 技能自我进化
evolution
sickn33/agentic-awesome-skills
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该技能使 makepad-skills 库能够在开发过程中持续自我改进。它利用 Claude Code 钩子实现自动触发,根据上下文路由相关技能,并支持自我纠错和验证。它指导开发者何时演进技能、如何分类新知识以及将模式或解决方案贡献回库的流程。
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