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Azure应用配置Java SDK

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该SDK为Java开发者提供了与Azure App Configuration服务的连接能力。它允许您集中化管理应用的配置设置、功能开关（Feature Flags）和密钥引用。通过使用该库，可以确保应用配置的动态性、可追溯性和环境隔离性，极大地简化了项目的部署和维护过程。

规范化 Git 提交信息

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本技能用于生成符合Sentry规范和Conventional Commit格式的Git提交信息。它强制要求提交信息包含类型、范围、主体、详细描述（说明修改的目的）以及Issue引用。在任何代码修改提交场景使用，以确保版本历史清晰、可追溯且标准化。

AI代码辅助与智能对话

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这是一份关于使用AI编程助手进行代码开发和调试的指南。它详细介绍了聊天面板和行内编辑功能，让用户可以进行对话式的代码辅助、代码重构和架构讨论。通过使用@符号引用文件、代码块、文档等上下文，极大地提升了开发效率和代码理解深度。

Linear API常见错误排查指南

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本指南提供了一套完整的解决方案，用于诊断和修复在使用 Linear API 或 SDK 时遇到的各种常见错误。内容涵盖认证失败、速率限制、查询复杂度超限以及空引用处理等关键技术点，帮助用户构建健壮可靠的系统集成。

OpenEvidence CI/CD 集成测试

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该技能用于为OpenEvidence临床决策支持系统设置自动化持续集成与持续部署（CI/CD）流程。它确保在每次拉取请求和合并到主分支时，都能自动运行单元测试（使用模拟证据查询和引用）和实时API连通性测试。核心功能包括验证查询格式、证据解析、引用提取和响应质量评分，保障医疗AI应用的可靠性。

OpenEvidence API 调试工具包

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本工具包用于收集OpenEvidence临床决策支持API的全面诊断证据。它能验证API凭证、检查查询健康状态、检索证据引用和模型元数据。当遇到查询失败、引用缺失、高延迟或API连接问题时，可以使用此工具快速定位问题根源，无需进入OpenEvidence控制台。

OpenEvidence临床证据SDK模式

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本SDK集成了OpenEvidence临床证据API的生产级模式，旨在帮助开发者高效地查询医学文献、获取临床指南并生成循证推荐。它提供了单例客户端管理和全面的错误处理机制，特别适用于医疗健康领域，确保了复杂数据结构和引用溯源的准确性与审计合规性。

OpenEvidence API升级与迁移指南

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本指南为集成OpenEvidence临床AI平台提供了完整的升级和迁移路线图。内容涵盖了API的关键变化，例如从扁平化答案到结构化证据的模式重构、版本检测以及引用格式的更新。开发者可利用这些知识，实现健壮的迁移逻辑，确保下游的临床应用在调用不断变化的医疗证据时，仍能保持最高的准确性和安全性。

Perplexity API：带引用源的网页搜索

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本教程提供了一个最小化的工作示例，演示如何通过Perplexity API实现基于网络的答案和引用。用户可以使用TypeScript或Python等语言，进行基础搜索、按特定领域过滤，以及流式传输搜索，确保答案具备可追溯的来源和高准确性。

深度技术文档生成器

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该技能模拟高级文档工程师，用于生成结构化、基于证据的深度技术文档。它能分析代码库，创建包含详细架构图（Mermaid）和代码引用源（文件:行号）的完整维基页面。适用于编写系统手册、组件指南和需要高度技术深度的技术综述。

基于代码库证据的问答系统

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本技能旨在回答关于代码库的专业技术问题，所有答案都必须基于提供的源代码证据。适用于用户需要了解特定函数工作原理、查找定义位置或掌握组件实现细节的场景。所有回答都会包含源代码引用，确保信息准确性和可追溯性。

Django访问控制与IDOR安全审计

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本指南提供了一套深度、调查驱动的Django/DRF代码审计方法论，专注于发现访问控制漏洞和IDOR（不安全直接对象引用）。它指导用户如何追踪数据流、检查对象所有权和权限，确保用户只能访问其有权访问的资源，适用于安全渗透测试和代码审查。

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