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搜索 结构化 ，共找到 208 条记录
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代码结构及依赖协议

data-structure-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
该协议旨在为大型代码库中的AI代理提供持久化的结构化内存。它将整个代码库建模为一个有向图，不仅记录了依赖关系，更重要的是记录了每一条连接存在的'原因'。这使得AI能够在不加载整个源代码的情况下，理解项目上下文，进行影响分析和安全重构。
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Databricks SDK 实战模式

databricks-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
228
通过 Databricks SDK 模式提供单例客户端、结构化错误处理、指数退避重试、集群上下文管理和流畅作业构造器，帮助团队在 Python 与 REST 集成时保持可靠性与类型安全。
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DBOS TypeScript最佳实践指南

dbos-typescript
sickn33/antigravity-awesome-skills
312
本指南提供了在TypeScript环境中使用DBOS构建可靠、容错的工作流的最佳实践。它详细介绍了如何正确初始化DBOS、结构化工作流程和步骤、使用队列控制并发，以及如何在现有代码库中安全地集成DBOS，确保应用的高可用性和稳定性。
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智能合约入口点分析

entry-point-analyzer
trailofbits/skills
488
分析智能合约项目，识别所有可外部调用且会修改状态的函数，划分公开、角色限制、仅限合约等访问级别，并输出结构化审计报告，适用于Solidity、Vyper等多链代码。
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错误追踪与可观测性

error-debugging-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
本技能专注于错误追踪和系统可观测性（Observability）的实践。它指导如何建立完整的错误监控体系，包括配置告警、实现结构化日志记录和追踪，从而帮助团队快速、准确地识别和解决生产环境中的各类问题。
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错误追踪与可观测性指南

error-diagnostics-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
437
本技能旨在成为错误追踪和可观测性专家，指导用户构建全面的错误监控体系。内容涵盖错误跟踪系统搭建、智能告警配置、结构化日志实现、性能监控和仪表盘设置等，帮助团队实时发现、分析并快速解决复杂的生产环境问题。
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错误处理与可观测性指南

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CloudAI-X/claude-workflow-v2
259
梳理跨 JavaScript、Python 与 Go 的错误处理、结构化日志、重试与断路器策略及可观测性流程，有助于构建弹性、健壮的异常与告警体系。
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印象笔记可观测性配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为印象笔记集成提供完整的可观测性方案，涵盖指标采集、结构化日志、分布式追踪、告警规则、健康探针与仪表盘，让生产系统始终可监控。
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Exa API故障应急处理手册

exa-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本手册提供了一套结构化的流程，用于处理Exa搜索API的故障和集成问题。内容涵盖了从初步故障排查、分析不同HTTP错误码（如401、429、5xx），到实施缓解措施，再到完成全面事后回顾和根本原因分析的完整步骤指南。
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Exa SDK 实践指南

exa-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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提供 TypeScript 和 Python 的 Exa SDK 生产级模式，从单例客户端到结构化错误处理、重试和响应校验，帮助团队稳定集成 Exa API。
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FastAPI 路由构建与最佳实践

fastapi-router-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一套创建健壮、可扩展的 FastAPI 路由的完整模式。它涵盖了最佳实践，包括实现认证逻辑（必需/可选依赖），使用 Pydantic 定义结构化响应模型，以及正确设置 HTTP 状态码。适用于需要构建结构化、安全且符合规范的 Python 后端 API 的场景。
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特性规格工作坊

feature-forge
Jeffallan/claude-skills
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引导结构化需求研讨，生成功能规格、用户故事、EARS 格式需求、验收标准与实施清单，便于定义新特性与撰写说明文档。
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