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API设计原则指南
api-design-principles
sickn33/antigravity-awesome-skills
325
本技能旨在指导用户掌握REST和GraphQL等主流API设计原则。它帮助用户建立直观、可扩展且易于维护的API,涵盖了从定义消费者到版本控制、分页和认证策略等全流程的最佳实践,确保API质量和长期适用性。
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Azure事件中心Python流处理库
azure-eventhub-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
该SDK是用于Python的Azure Event Hubs客户端,支持高性能、高吞吐量的事件流处理。它允许开发者构建稳健的数据摄取管道,可作为生产者发送事件,或作为消费者接收事件。集成了高效的批处理机制、分区键管理以及使用Blob存储进行消费进度检查点(Checkpointing)的能力,适用于生产环境的实时数据流应用。
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Azure事件中心Python流处理库
azure-eventhub-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
该SDK是用于Python的Azure Event Hubs客户端,支持高性能、高吞吐量的事件流处理。它允许开发者构建稳健的数据摄取管道,可作为生产者发送事件,或作为消费者接收事件。集成了高效的批处理机制、分区键管理以及使用Blob存储进行消费进度检查点(Checkpointing)的能力,适用于生产环境的实时数据流应用。
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Azure Event Hubs Rust SDK
azure-eventhub-rust
sickn33/antigravity-awesome-skills
157
这是一个用于Rust语言的Azure Event Hubs客户端SDK。它为用户提供了与Azure Event Hubs交互的能力,支持高效、可靠的大数据流数据摄取。用户可以使用它来构建实时事件驱动的系统,无论是作为数据生产者发送批次事件,还是作为数据消费者订阅和处理多个数据分区的事件流。
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Azure Event Hubs Rust SDK
azure-eventhub-rust
sickn33/antigravity-awesome-skills
157
这是一个用于Rust语言的Azure Event Hubs客户端SDK。它为用户提供了与Azure Event Hubs交互的能力,支持高效、可靠的大数据流数据摄取。用户可以使用它来构建实时事件驱动的系统,无论是作为数据生产者发送批次事件,还是作为数据消费者订阅和处理多个数据分区的事件流。
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生成API合约和规范文档
generating-api-contracts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
63
该工具能够从现有的代码库、设计文档或数据库模式自动生成完整的API合约和OpenAPI规范(3.0/3.1)。它创建了API的“单一事实来源”,支持文档生成、使用Pact进行消费者驱动的合约测试,并可用于代码生成。适用于需要定义、验证和高度结构化API接口的场景。
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Guidewire Webhook事件集成
guidewire-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
135
本技能用于实现Guidewire App Events和webhook集成,构建事件驱动架构。它允许开发者构建事件消费者,实时监听和处理InsuranceSuite中的核心状态变化,如索赔创建或保单签发,实现可靠的实时业务逻辑处理。
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Kafka 生产者消费者
kafka-producer-consumer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
提供 Kafka 生产者与消费者的后台开发指导,涵盖 Node.js、Python、Go、数据库、缓存、消息和微服务等场景中的最佳实践、示例代码与配置建议。
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API 合约验证器
validating-api-contracts
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
430
通过 Pact 和 OpenAPI 验证 API 合约,自动生成消费者驱动的契约测试、核实响应并检测兼容性,适合集成到 CI/CD 流水线以保证提供方与消费者一致性。
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Lucidchart图表版本控制架构
lucidchart-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
这是一份为Lucidchart平台设计的、可扩展的图表版本控制参考架构。它解决了版本追踪、实时协作增量捕获、以及异步导出等核心问题,通过同步服务、事件消费者和工作池,确保了图表数据的高可用性和完整性。
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