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命令式代码重构与fp-ts实践

fp-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南全面介绍如何将传统的、命令式的TypeScript代码（如使用try/catch、null检查、回调等）重构为函数式编程模式。通过系统性地学习和应用fp-ts库，利用Either、Option、Task等类型，可以解决复杂的错误处理和状态管理问题，极大地提高代码的健壮性和可维护性。
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TaskEither：类型安全的异步错误处理

fp-taskeither-ref
sickn33/antigravity-awesome-skills
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TaskEither是fp-ts库提供的一个函数式编程工具，用于处理可能失败的异步操作。它提供了一种类型安全的方式来管理复杂的异步流程，例如API调用和Promise封装。使用它替代传统的try/catch，可以强制开发者明确处理成功和失败两种路径，确保错误信息不丢失，使异步错误处理具有高度的可预测性和可组合性。
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生成 Playwright 端到端测试

generate
alirezarezvani/claude-skills
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该技能能够根据用户故事、功能描述或组件名称，自动生成生产级别的 Playwright 端到端（E2E）测试用例。它会自动分析项目代码库，选择最合适的测试模板（如登录、CRUD、支付流程），并生成结构化、符合最佳实践的测试代码。支持使用角色定位器、确保错误处理和项目约定，极大地提高了测试覆盖率和效率。
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Hugging Face API 命令行工具构建

hugging-face-tool-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本工具用于构建可重用、可组合的命令行脚本，用于自动化访问 Hugging Face API 和 `hf` CLI。它支持通过管道和链式操作处理模型、数据集等资源，将复杂的 Hub 任务流程化，极大提高了开发和数据处理的效率。
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Makepad界面开发助手

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这是一个专门针对Rust语言Makepad UI框架的专家助手。它能帮助用户生成符合规范的Rust代码、理解应用基础结构、处理事件流，并解决跨平台GUI开发中的常见问题。适用于初次接触Makepad或需要建立应用基本骨架的场景。
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Makepad事件与动作处理

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本技能用于处理Makepad界面中的所有用户交互和系统生命周期事件。涵盖了鼠标、触摸、键盘输入等各种输入类型，并提供了处理组件间动作（Action）传递的机制。是构建响应式、复杂GUI界面的核心基础。
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Makepad文本与字体渲染

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于处理Makepad环境下的复杂文本和排版任务。它提供了完整的字体配置、文本布局引擎（Layouter）和基于SDF的GPU渲染能力，确保了在任何缩放级别下都能实现清晰、高质量的排版效果。适用于构建富文本界面、实现自定义字体样式或进行精确文本渲染的场景。
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Makepad界面布局专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能是Makepad布局系统的专家助手，专门用于处理UI组件的布局结构。它可以帮助用户生成符合Makepad规范的布局代码，并详细解释尺寸、对齐、间距和流动方向等核心概念。适用于需要构建具有响应式和复杂排布的项目。
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Makepad跨平台开发指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专注于Makepad的跨平台开发，提供关于不同操作系统（如macOS, Windows, Android, Web）和图形后端（如Metal, D3D11, OpenGL, WebGL2）的深入知识。它指导用户进行条件编译、处理平台差异和实现跨环境兼容性代码，解决各类平台兼容性问题。
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跨平台AI聊天界面开发工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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MolyKit是一个全面的工具包，专为构建跨平台的AI聊天应用程序而设计。它提供核心功能，用于集成OpenAI等大型语言模型（LLMs），处理实时的SSE流式响应，并管理复杂的跨平台异步流程。该工具包包含消息、输入和头像等即用型组件，非常适合开发者创建复杂的、多语言的聊天体验。
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健壮的数据获取与API集成

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能集提供了一个全面的指南，用于构建可靠、健壮的客户端数据层。内容涵盖了从基础的API请求到高级的数据获取策略，包括使用React Query进行缓存管理、实现重试与指数退避机制、管理用户认证令牌，以及处理离线模式的完整流程，确保应用在各种网络环境下都能稳定运行。
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大模型项目开发方法论

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套完整的LLM项目开发方法论。它指导用户如何系统性地评估任务是否适合大模型处理，设计模块化、可缓存的流水线架构（如采集、准备、处理、解析、渲染），并利用文件系统管理项目状态，确保AI应用的稳定性和可维护性。
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