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AWS无服务器开发最佳实践
aws-serverless
sickn33/antigravity-awesome-skills
105
本技能深入讲解如何在AWS上构建生产级、高可用的无服务器应用。内容覆盖了Lambda函数编写的最佳实践、API Gateway集成、DynamoDB数据操作,以及如何处理事件驱动模式(如SQS/SNS)和冷启动优化。帮助开发者设计和部署稳定、高性能的云原生系统。
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AWS无服务器开发最佳实践
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AWS云架构与自动化开发
aws-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
427
本技能提供在亚马逊AWS平台上进行开发的综合指导和最佳实践模式。核心在于掌握基础设施自动化部署和云架构的最佳实践,帮助用户构建高扩展性、高安全性和高弹性的企业级云应用系统。适用于需要遵循行业标准进行云原生开发和架构设计的场景。
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AWS云架构与自动化开发
aws-skills
sickn33/antigravity-awesome-skills
427
本技能提供在亚马逊AWS平台上进行开发的综合指导和最佳实践模式。核心在于掌握基础设施自动化部署和云架构的最佳实践,帮助用户构建高扩展性、高安全性和高弹性的企业级云应用系统。适用于需要遵循行业标准进行云原生开发和架构设计的场景。
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C4模型系统上下文建模
c4-context
sickn33/antigravity-awesome-skills
432
专精于C4模型(Context Level)系统上下文文档的生成。该技能用于定义系统的整体边界,详细记录系统用户(Personas)、核心功能、用户旅程以及外部依赖关系。它提供了一个对非技术人员友好的高层级视图,非常适合进行系统架构设计和需求范围界定。
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后端架构模式与最佳实践
cc-skill-backend-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
99
本资料全面介绍了使用Node.js, Express和Next.js构建可扩展后端应用的最佳实践和架构模式。内容涵盖API设计原则(RESTful)、数据访问模式(仓库层、服务层)、数据库优化技巧(防范N+1查询、事务处理)以及高效的缓存策略(Redis、Cache-Aside模式),帮助开发者构建健壮、高性能的后端系统。
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健壮的Bash脚本开发流程
bash-scripting
sickn33/antigravity-awesome-skills
134
这是一个用于创建生产级Bash脚本的完整多阶段工作流。它涵盖了从设计、结构搭建到核心实现、防御性编程、完善错误处理、日志记录、自动化测试(如Bats)和文档编写的整个生命周期。非常适用于系统运维、CI/CD自动化和DevOps脚本开发。
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Web3区块链智能合约与DeFi开发
blockchain-developer
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
这是一份关于构建生产级Web3应用的全面指南,涵盖了智能合约、去中心化金融(DeFi)、NFT平台和DAO设计。内容深度覆盖了Solidity、Rust等主流语言、多链跨链互操作性、以及复杂的协议架构设计。适用于需要构建复杂、高安全性的去中心化系统架构师和开发者。
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ClickHouse数据分析与工程模式
cc-skill-clickhouse-io
sickn33/antigravity-awesome-skills
423
本文档提供了ClickHouse数据库的高级最佳实践和设计模式。内容涵盖了MergeTree引擎设计、高效查询优化(如过滤、聚合、窗口函数)、数据批量/流式导入、物化视图创建和性能监控等,旨在帮助用户构建高性能、大规模的OLAP分析系统。
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混沌工程实战指南
chaos-engineer
Jeffallan/claude-skills
302
为分布式系统设计并执行混沌实验与故障注入框架(Chaos Monkey、Litmus 等),制定演练手册、失败回滚、安全控制与持续 CI/CD 抗脆弱流程。
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持续集成/部署流程自动化
cicd-automation-workflow-automate
sickn33/antigravity-awesome-skills
272
本技能旨在充当工作流自动化专家,专注于设计和实现高效可靠的CI/CD流水线和GitHub Actions工作流。它指导用户自动化整个开发生命周期,包括构建、测试和安全部署。通过定义阶段、处理凭证和制定回滚策略,确保流程的稳定性和一致性,从而提高开发效率和系统安全性。
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大规模数据处理与架构扩展
clay-load-scale
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
337
本指南提供了一套完整的解决方案,用于指导用户如何扩展数据富集管道,以处理每月1万到10万以上的海量数据。内容涵盖了容量规划、使用队列系统进行批量处理优化、处理速率限制以及设计多表架构,确保数据摄取过程的稳定性和高可扩展性。
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