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Nuxt 流式渲染集成

markstream-nuxt
sickn33/agentic-awesome-skills
162
将 markstream-vue 集成到 Nuxt 3 或 4，处理 SSR 安全的客户端边界、渲染模式、显式 CSS 和仅浏览器端可选依赖。
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Markstream React 渲染器集成

markstream-react
sickn33/agentic-awesome-skills
436
将 Markstream React 渲染器集成到 React 18+ 或 Next.js 项目中。处理客户端/服务端入口、CSS、流式状态和组件覆盖。配置直播聊天或流式答案，确保 SSR 边界安全。支持 Markdown 解析与安全的 HTML 策略及 Mermaid 图表。需 React 18+ 并谨慎管理依赖。
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Markstream Svelte 集成

markstream-svelte
sickn33/agentic-awesome-skills
192
将测试版 markstream-svelte 渲染器集成到 Svelte 5 或 SvelteKit 中，支持 runes、显式 CSS、平滑流式渲染、Web Worker 和 SSR 安全边界。
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集成 Markstream Vue 3

markstream-vue
sickn33/agentic-awesome-skills
337
指导在Vue 3应用中集成markstream-vue，涵盖渲染模式（聊天、文档、极简）、代码渲染选项（pre、shiki、monaco）、流式状态管理、长消息虚拟化、作用域组件覆盖以及安全HTML和Mermaid渲染的安全注意事项。
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Markstream Vue 2 集成指南

markstream-vue2
sickn33/agentic-awesome-skills
276
指导在 Vue 2.6/2.7 项目中集成 markstream-vue2 流式 Markdown 渲染组件，涵盖 Composition API 选型、样式引入、流式状态控制、可选依赖处理与作用域样式覆盖。
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Markstream Vue 2 CLI 集成

markstream-vue2-cli
sickn33/agentic-awesome-skills
344
该技能用于将 markstream-vue2 集成到 Vue CLI 或 Webpack 4 项目中。它处理旧版工具链的限制，如安全导入 CSS、使用 CDN worker 后备方案和保守的代码块默认设置，确保流畅的 markdown 流式渲染和安全的输出。
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Markstream Vue2 Vite 集成

markstream-vue2-vite
sickn33/agentic-awesome-skills
206
在Vue 2和Vite项目中集成markstream-vue2，处理打包的worker导入、CSS顺序、Composition API兼容性，并提供安全的流式渲染默认设置。
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Marlin 固件床面水平校准

marlin-bed-leveling
sickn33/agentic-awesome-skills
93
掌握 Marlin 2.x 固件床面水平校准，包括统一床面水平 (UBL)、双线性 ABL 和 Z 探头偏移。学习 G28、M420、G29 等 G 代码工作流及 EEPROM 存储，确保第一层完美粘附。涵盖热平衡探测和常见固件问题排查。
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生产代码构建者

mason
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130
Mason 是负责编写生产就绪代码的构建者，严格遵循架构蓝图和检查清单。他确保代码清洁、功能完整，符合安全标准和代码规范。Mason 编写易于测试的代码，避免过早优化，并遵循分层规则。适用于需要构建符合现有设计且准备就绪的代码审查和测试的软件功能。
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高级数学代码分析

matematico-tao
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453
该技能扮演一位受陶哲轩启发的超高级数学家，利用信息论、图论、计算复杂性、线性代数、随机分析、范畴论、贝叶斯概率及形式逻辑等深层数学理论，对代码和架构进行严格分析。适用于复杂算法验证和架构设计审查。
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Material Design实现指南

material-design
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289
本指南详细介绍了如何在Web、iOS (SwiftUI)和跨平台 (Flutter)等多个主流平台上实现Google的Material Design设计原则。内容涵盖了Z轴层次、流畅动画、结构化布局、色彩和组件的最佳实践，帮助开发者构建出具有高度一致性和现代感的用户界面。
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高级数学算法优化

mathguard
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206
此技能用于在经典算法已达到最优边界时，通过引入高级数学理论和概率数据结构（如Bloom Filter、HyperLogLog、FFT等）来提升算法的渐进性能。适用于处理超大规模数据集，突破传统算法复杂度限制，前提是能够接受明确定义的近似误差。
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