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React 函数式编程实战

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本技能提供 fp-ts 与 React 集成的实用模式，涵盖钩子、状态管理、表单处理和数据获取等功能编程原则。适用于构建类型安全的 React 应用，支持 React 18/19 和 Next.js 14/15。有效管理加载、错误和成功状态，实现依赖注入及防重渲染。

安全狩猎技能加载器

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该技能作为 /hunt 编排器的加载器，用于授权的安全评估。它强制范围边界，执行前需书面授权。包含基线检查以避免误报，并具备指纹识别技术栈的能力。重点在于生成可复现的修复建议，而非直接利用漏洞。

Expo 原生数据获取

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此技能用于在 React Native 和 Expo 项目中实现或调试网络请求、API 调用及数据获取。涵盖 fetch API、React Query、SWR、缓存策略、离线支持及 Expo Router 数据加载器。适用于处理认证、环境变量配置及网络错误，确保应用网络功能稳定可靠。

性能瓶颈识别与优化

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本技能提供了一套完整的性能优化流程，用于识别和修复代码、数据库和API等全栈层面的性能瓶颈。内容涵盖了从测量（Profiling）到优化（Optimization）的完整周期，包括数据库索引优化、API缓存策略、前端组件懒加载、代码拆分以及算法复杂度改进等多个维度，确保所有提升都是可量化、可验证的。

React/Next.js性能优化最佳实践

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本指南由Vercel维护，全面涵盖了React和Next.js应用的性能优化，包含45条规则。适用于开发新组件、实现客户端或服务端数据获取、重构代码，或系统性地优化应用的包体大小和加载速度，确保高性能用户体验。

React 界面模式指南

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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。

Robius应用架构

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基于Robrix和Moly代码库，提供Makepad应用架构最佳实践，涵盖Tokio异步集成、UI线程通信、加载与流式处理的生产模式。

Sankhya仪表板最佳实践

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为Sankhya仪表板开发提供HTML/JSP/Java/SQL最佳套路，涵盖参数防护、BI约定、UI一致性和延迟加载等，帮助构建安全稳定的展示页面。

全面上下文加载协议

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该协议旨在强制AI在执行任何复杂的代码任务前，必须进行全面的上下文审计。它要求AI必须阅读所有相关的代码文件，识别架构上的盲点，并输出详细的系统工作原理描述。该协议特别适用于多文件修改、系统设计和调试，确保AI不会基于猜测进行操作，极大地提高了代码的准确性和可靠性。

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