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命令式代码重构与fp-ts实践
fp-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
274
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
381
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
167
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
181
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
makepad-basics
sickn33/antigravity-awesome-skills
475
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
makepad-event-action
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
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
makepad-font
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
makepad-layout
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
makepad-platform
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
molykit
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
native-data-fetching
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
project-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
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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