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领域模型深度校验与提炼

mattpocock/skills

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）。

跨语言健壮错误处理模式

affaan-m/everything-claude-code

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。

不变式守卫：代码正确性设计

invariant-guard

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

高级数学算法优化

sickn33/antigravity-awesome-skills

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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