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技术文档模板与结构指南

documentation-templates
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了全面的技术文档模板和最佳实践，涵盖了多种文档类型。内容包括README、API接口、代码注释（JSDoc）、变更日志、架构决策记录（ADR）以及AI友好的文档结构。使用这些模板可以帮助您标准化项目的技术文档，确保内容结构清晰、易于阅读，并能同时适应人类开发者和AI模型的需求。
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Apple设计项目上下文管理

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该技能用于为Apple产品开发生成和维护结构化的设计上下文文档。它能自动从项目中提取信息，涵盖产品概述、目标平台、技术栈、设计系统、无障碍要求等多个维度。使用此文档可以确保后续的开发和设计决策保持高度一致性和准确性，避免重复提问和信息遗漏。
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Lokalise故障应急手册

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本手册提供了一个结构化的流程，用于快速诊断和解决与Lokalise本地化服务相关的生产环境故障。它指导用户执行关键的快速诊断（API健康状态、Token有效性、速率限制），并根据缺失翻译、过时翻译、API宕机等常见故障模式提供决策树和修复步骤，确保快速缓解和完善事后分析。
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项目持久记忆管理

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记忆系统可在多次会话中保持项目上下文的持久性。它能够存储项目决策、用户偏好（如偏好的包管理器或库）和编码规范。这确保了AI在后续对话中始终保持一致性，自动应用历史选择，无需重复提醒，从而极大提升开发效率和流程的连贯性。
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多智能体结构化设计评审

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该技能模拟了一个高度结构化、顺序化的多智能体同行评审流程。通过引入角色限定的智能体（如怀疑论者、约束守护者和用户倡导者），它能够对设计进行严格的压力测试，识别潜在的失败模式和隐藏假设。其核心目的是在实际开发前，确保设计达到鲁棒性、可扩展性和可用性的高标准，最终输出一份经过明确决策记录的、可实施的方案。
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多云架构设计框架

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本技能提供了一套全面的决策框架和设计模式，用于设计跨云平台（如AWS、Azure、GCP）的云无关应用。内容涵盖了计算、存储和数据库服务对比、多云架构模式、成本优化策略以及分阶段的迁移规划，旨在帮助用户构建高可用、高弹性的企业级架构。
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Next.js应用路由最佳实践

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本文档是关于使用 Next.js App Router 开发现代、可扩展应用的最佳实践指南。它系统地介绍了服务器组件与客户端组件的决策、高级数据获取模式（如缓存、重验证）、文件系统路由组织、API 路由处理，以及图像和打包优化的性能策略。帮助开发者构建高性能、健壮的全栈 React 应用。
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掌握Node.js开发最佳实践

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本技能旨在指导开发者掌握Node.js的架构设计原则和开发决策流程。内容覆盖了从框架选型（如Fastify、Hono）到分层架构、异步模式、错误处理以及安全协议等各个方面。它侧重于培养开发者解决复杂问题的系统思维，确保构建出高性能、高可维护性的后端应用。
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OpenEvidence CI/CD 集成测试

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该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。
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OpenEvidence API 调试工具包

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本工具包用于收集OpenEvidence临床决策支持API的全面诊断证据。它能验证API凭证、检查查询健康状态、检索证据引用和模型元数据。当遇到查询失败、引用缺失、高延迟或API连接问题时，可以使用此工具快速定位问题根源，无需进入OpenEvidence控制台。
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OpenEvidence本地开发环境模拟

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本工具为OpenEvidence临床决策支持API提供了本地开发和测试环境。它通过模拟证据查询、引文和临床摘要数据，允许开发者在不消耗真实API配额的情况下，快速构建和测试医疗健康应用。支持模拟模式和沙箱模式切换，确保开发数据脱敏。
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OpenEvidence API 限速与重试策略

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本指南展示了如何为关键的医疗健康API实现健壮的限速和重试机制。它使用令牌桶模式管理不同的服务调用限制（如临床查询、证据综合），并涵盖了指数退避和批量处理策略，确保在高并发和网络波动下，临床决策支持系统的稳定性和数据检索的可靠性。
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