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Go语言命名最佳实践

golang-naming
samber/cc-skills-golang
484
本技能详细介绍了Go语言（Golang）的命名惯例和最佳实践。它涵盖了包、结构体、常量、函数、错误等所有元素的命名规则，指导用户如何编写符合Go语言习惯的代码，确保命名准确且地道。
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Golang可观测性：监控与追踪

golang-observability
samber/cc-skills-golang
184
用于构建高质量、高可观测性的Go服务技能。涵盖了五个关键信号的最佳实践：结构化日志(slog)、Prometheus指标、OpenTelemetry分布式追踪、性能分析(pprof)和用户行为监控(RUM)。适用于新功能开发、代码审查或整体代码库审计，确保系统状态可被全面追踪和诊断。
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Go语言性能优化与调优

golang-performance
samber/cc-skills-golang
241
本技能集提供了全面的Go语言性能优化方法论，涵盖了内存分配减少、CPU效率提升、垃圾回收调优、缓存设计、以及热点路径优化等高级主题。它指导用户遵循“测量-假设-改进-验证”的迭代流程，解决由性能分析工具（如pprof）发现的瓶颈，确保所有优化都是有针对性且可量化的。
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Go语言结构化错误处理

golang-samber-oops
samber/cc-skills-golang
456
该库提供了一种结构化、高上下文的错误处理方案，用于替代Go语言的标准错误机制。它允许开发者将领域、用户ID、堆栈跟踪、错误码和请求详情等关键元数据附加到错误对象上。这样，数据就可以随着错误对象一路传递，使APM工具能够准确地分组和诊断问题，将错误视为结构化的、可操作的数据。
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Go语言安全最佳实践与审计指南

golang-security
samber/cc-skills-golang
364
这是一个全面的Go语言安全专家技能，用于指导用户进行严格的开发和代码审计。它涵盖了威胁建模（STRIDE）、漏洞分析（DREAD）、安全开发原则，并提供了审查和审计模式，用于检测注入、加密缺陷、授权弱点等安全问题。
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Golang系统调试与根因分析

golang-troubleshooting
samber/cc-skills-golang
205
本技能提供了一套系统化的Golang程序调试流程，专门用于处理程序崩溃、死锁、并发错误和性能瓶颈等复杂问题。它强调“先找出根源，再进行修复”，指导用户使用pprof、Delve调试器和竞态检测器等专业工具，确保调试过程科学、彻底，避免治标不治本。
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飞书CLI操作与认证最佳实践

lark-shared
larksuite/cli
493
本技能详细指导使用`lark-cli`进行飞书资源操作的所有最佳实践。内容涵盖应用配置初始化、用户/机器人身份切换、权限不足处理以及安全的代理认证流程。特别强调了高风险操作的审批流程、分步授权（Split-Flow）的最佳实现，确保操作流程的健壮性和安全性。
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Flutter端到端测试与自动化

patrol-e2e-testing
evanca/flutter-ai-rules
74
本技能指导如何使用Patrol框架为Flutter应用设计、实现和运行健壮的端到端（E2E）测试。内容涵盖了从识别用户流程到处理原生组件交互（如权限、系统对话框）的最佳实践。可用于确保应用在Android、iOS和Web等跨平台上的行为一致性，并捕捉UI回归问题。
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AI技能创建与迭代优化

skill-creator
CherryHQ/cherry-studio
213
提供一套完整的AI技能生命周期管理流程。用户可以使用此工具从零开始创建新的AI技能，修改或优化现有技能，并通过运行评估和基准测试来持续提升性能，确保技能的稳定性和触发准确性。
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星际办公连接助手

star-office-helper
iOfficeAI/AionUi
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引导用户完成 Star Office 可视化组件的安装、启动、连接与诊断，覆盖端口、授权与 Python 环境问题，并在不匹配时推荐开源替代方案。
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Stitch语义设计系统指南

stitch-design-taste
Leonxlnx/taste-skill
334
该技能用于为Google Stitch生成高度结构化的DESIGN.md文件，充当语义化设计系统。它将复杂的、反通用（Anti-Generic）的前端设计原则，如排版、色彩校准、组件行为和运动物理，转化为AI可理解的规则。它是指导AI生成专业、高质量用户界面的核心“单一事实来源”。
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极简代码审查评论生成器

caveman-review
JuliusBrussee/caveman
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本工具旨在指导用户生成超精炼、极具可操作性的代码审查评论。它通过制定严格的格式和规则（如使用严重性前缀），将冗长复杂的PR反馈压缩成单行，确保每条反馈都包含清晰的定位、问题描述和具体修复建议，从而高效提升代码审查的专业性和效率。
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