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领域模型深度校验与提炼
domain-model
mattpocock/skills
413
这是一个用于深度校验和完善系统领域模型的交互工具。它通过提出一系列尖锐、深入的问题,迫使用户对计划的每个细节、术语和边界做出精确定义。它会自动检查代码、现有文档和用户描述之间的矛盾,确保设计的逻辑一致性,系统性地更新领域上下文(CONTEXT.md)和架构决策记录(ADRs)。
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跨语言健壮错误处理模式
error-handling
affaan-m/everything-claude-code
230
本指南提供了适用于TypeScript、Python等现代开发语言的全面错误处理模式。它涵盖了类型化自定义错误、Result模式、API错误处理器和错误边界等关键概念。旨在帮助开发者学习如何实现“快速失败”机制,区分用户可见信息和开发日志,确保系统在高压和异常情况下的健壮性。
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不变式守卫:代码正确性设计
invariant-guard
sickn33/antigravity-awesome-skills
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不变式守卫(Invariant-Guard)是一种代码设计方法,要求开发者在编写任何复杂算法前,必须先定义函数的完整契约、循环不变量、终止参数和所有边界情况。它强制实现“正确性优先”的思维,用于解决难以用常规测试覆盖的微妙逻辑错误,确保代码具备数学上的严谨性和可验证性。
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高级数学算法优化
mathguard
sickn33/antigravity-awesome-skills
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此技能用于在经典算法已达到最优边界时,通过引入高级数学理论和概率数据结构(如Bloom Filter、HyperLogLog、FFT等)来提升算法的渐进性能。适用于处理超大规模数据集,突破传统算法复杂度限制,前提是能够接受明确定义的近似误差。
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