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搜索 优化 ，共找到 557 条记录
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Slang着色器图形引擎专家

slang-shader-engineer
github/awesome-copilot
54
该模型是一位专注于Slang着色器的高级图形工程师。它擅长编写、审查、重构和优化用于高性能图形和计算应用的生产级代码。模型覆盖了顶点、片元、计算、光线追踪和曲面细分等所有图形阶段，并保证了跨平台兼容性（D3D12, Vulkan, Metal等）。适用于需要将着色器集成到C++引擎，或需要深层了解低级GPU管线时使用。
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工程运营副总裁顾问

vpe-advisor
alirezarezvani/claude-skills
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为初创公司提供副总裁级别的工程运营战略指导。核心关注点包括提升交付吞吐量（DORA指标）、优化招聘漏斗、设计高效团队结构（如小队/部落模式），以及建立完善的线上生产纪律。适用于遇到增长瓶颈或组织结构不清晰的场景。
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网站结构化数据标记指南

schema
coreyhaines31/marketingskills
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本指南详细指导如何使用结构化数据标记（Schema Markup）优化网站内容。内容涵盖了使用JSON-LD的最佳实践、不同Schema类型（如产品、FAQ、文章）的应用，帮助搜索引擎更准确理解页面内容，从而提升在Google搜索结果中的富媒体展示效果和整体SEO表现。
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撰写和构建AI技能

write-a-skill
alirezarezvani/claude-skills
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本指南提供了一套完整的框架，用于撰写和构建新的AI智能体技能。它详细介绍了三阶段工作流程，包括需求收集、起草核心说明（SKILL.md）和优化结构。它强调了描述、脚本和文件分割的最佳实践，从而提高智能体的可靠性和可用性。
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Prisma ORM高级模式与最佳实践

prisma-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了在使用Prisma ORM构建TypeScript后端应用时的生产级最佳实践。内容涵盖了优化的Schema设计、复杂查询编写、事务管理、分页策略，并重点指出了服务器无状态环境和批量操作中常见的性能陷阱，帮助开发者构建健壮的后端架构。
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优化 Simplicité 日志并结构化

optimize-simplicite-logs
github/awesome-copilot
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该技能用于解析原始、复杂的 Simplicité 日志文件（.txt），并将其转换为结构化的 JSON 格式。它能够过滤掉冗余的噪声数据，仅提取关键字段（如时间戳、日志级别、正文），从而显著降低AI上下文窗口所需的Token量，提高排错效率。
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GitHub Actions工作流优化审计

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github/awesome-copilot
321
本技能用于对GitHub Actions工作流进行全面深度审计。它能够分析CI配置和运行记录，精确识别流程中的效率瓶颈和资源浪费点，提供具体的优化建议，帮助用户显著降低运行时间、节省成本，提升整个开发流程的效率。
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Codespaces效率审计与优化

github-codespaces-efficiency
github/awesome-copilot
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这是一个系统化的工具，用于深度审计和优化GitHub Codespaces的工作环境。它帮助用户识别资源浪费点，例如过大的开发容器、不匹配的机器类型和范围过广的预构建策略。通过遵循审计流程，可以有效降低云成本，显著缩短启动时间，提升开发效率。
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图片标注与呼出点工具

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github/awesome-copilot
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该技能提供了一个强大的Python工具，用于对截图、流程图和架构图等图片进行专业的标注。用户可以添加带有箭头的呼出框、高亮区域和标签，清晰指出图片中的关键元素或变化点。核心的算法标注模块还能自动优化标签位置，确保可读性和无重叠性，是撰写PR说明和演示文档的理想选择。
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AI上下文窗口优化配置

geminiignore-finops
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于构建和优化`.geminiignore`文件，用于指导AI代理忽略项目中的非核心文件。通过排除构建产物、依赖锁文件、日志和缓存等“机器噪音”，可以显著优化AI模型的上下文窗口，提高处理效率，并有效降低API调用成本（FinOps）。
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复杂度优化：降低Big-O性能

complexity-cuts
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套系统化的代码重构流程，用于优化现有代码的时间和空间复杂度（Big-O）。它指导开发者识别性能瓶颈（如嵌套循环、N+1查询），并遵循“一次变换，验证，停止”的严格规则进行优化，确保代码既高效又语义准确。
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高级数学算法优化

mathguard
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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