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React Flow 节点组件

react-flow-node-ts
sickn33/agentic-awesome-skills
225
创建带有 TypeScript 类型和 store 集成的 React Flow 节点组件。提供模板和模式，用于构建自定义节点，包括组件结构、类型定义和集成步骤。
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React应用现代化指南

react-modernization
sickn33/agentic-awesome-skills
466
本技能专注于指导React应用的现代化改造。它涵盖了从类组件迁移到Hooks、升级React版本、采纳并发特性（如Suspense）以及使用Codemods进行自动化重构。适用于需要将老旧或低效的React代码库升级为高性能、现代架构的场景。
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React Native架构最佳实践

react-native-architecture
sickn33/agentic-awesome-skills
496
本技能提供了用于构建生产级React Native和Expo应用的架构模式。涵盖了复杂的导航、状态管理、原生模块集成和离线优先架构等关键领域。适用于启动新项目、优化性能以及构建大型、复杂的移动应用。
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React Native开发最佳实践指南

react-native-skills
sickn33/agentic-awesome-skills
56
本指南提供了一套全面的React Native及Expo最佳实践规则集。它详细覆盖了列表性能优化、复杂动画实现、用户界面模式、状态管理和大型项目结构等关键领域，旨在帮助开发者避免常见的性能陷阱，构建出高性能、稳定的移动应用。
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Next.js全栈开发工作流

react-nextjs-development
sickn33/agentic-awesome-skills
349
本工作流提供了一个完整的全栈开发指南，专注于使用 Next.js 14+、React 和 TypeScript 构建现代高性能应用。它涵盖了从项目搭建、组件设计、数据流处理（包括Server Components）、Tailwind CSS美化，到高级测试和部署优化的所有环节，确保构建出生产级的复杂Web应用。
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React 状态管理

react-state-management
sickn33/agentic-awesome-skills
309
现代 React 状态管理综合指南，涵盖本地、全局、服务端、URL 和表单状态。包括选择标准、Redux Toolkit、Zustand、Jotai 和 React Query 的模式，以及设置存储、切片和类型化钩子的实用示例。
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React 界面模式指南

react-ui-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
328
现代 React UI 模式指南，涵盖加载状态、错误处理和数据获取策略。适用于构建 UI 组件、处理异步数据及管理界面状态，确保用户体验流畅且错误信息清晰可见，避免常见反模式。
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读取所有ADR

read-all-adrs
sickn33/agentic-awesome-skills
399
完整读取项目中docs/adr文件夹下的每一个架构决策记录（ADR），用于在总结架构背景或决策前掌握全部上下文。适用于用户需要理解架构决策后再对项目进行修改或评估的场景。
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README 文档生成器

readme
sickn33/agentic-awesome-skills
462
为软件项目生成详尽完整的 README.md 文档，涵盖安装、使用、配置与贡献指南，帮助开发者快速产出高质量的开源项目说明文件。
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增强AI智能体上下文与记忆

recallmax
sickn33/agentic-awesome-skills
247
RecallMax是一款高级记忆增强工具，可为AI智能体提供高达500K-1M的外部上下文记忆。它能自动总结冗长的对话历史，同时精确保留语气、意图和关键事实。通过历史压缩和内置的事实核查机制，确保AI在长时间交互或处理大量外部文档时不会丢失关键信息。
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ASM 侦察资产归属甄别

recon-scope-triage
sickn33/agentic-awesome-skills
430
对 ASM 与侦察结果进行归属甄别，在测试前剔除仅因关键词匹配产生的误报资产（同名仓库、云桶、App、撞库数据），并用软 404 对照验证虚假的 Critical 发现，避免越界攻击第三方。
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上下文修剪与令牌预算管理

recursive-context-pruning-token-budgeting
sickn33/agentic-awesome-skills
273
该技能通过实现“守门人”逻辑，优化了AI代理在长期工作流中的性能。它通过分片元数据、分配令牌预算，并强制采用原子精度，防止上下文窗口膨胀，确保输出结果纯粹、简洁、可执行。特别适用于复杂的编程、多步骤推理和大型文档分析等场景。
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