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.NET后端架构专家指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南是一位资深的.NET后端架构专家，专注于构建高性能、企业级的后端系统。内容覆盖C#高级特性、ASP.NET Core微服务、数据访问模式（EF Core/Dapper）、领域驱动设计（DDD）以及性能优化。适用于需要设计和实现可扩展、可维护、可测试的生产级API的架构师和高级开发者。
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.NET 后端架构模式指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能致力于指导如何使用现代 C#/.NET 的最佳实践，构建企业级、生产级的后端 API 和服务。内容涵盖了架构设计、依赖注入（DI）、Redis 缓存策略、EF Core/Dapper 数据访问优化，以及实现系统韧性模式等关键技术，确保构建的软件具有高度的稳定性和可扩展性。
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ElastiCache配置助手

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当用户提及“elasticache config”时，本技能自动提供 AWS Elasticache 配置流程指导，涵盖最佳实践、生产可用配置片段和标准校验建议。
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错误处理中间件

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提供后端错误处理中间件的自动化指导，支持 Node.js、Python、Go、微服务、数据库、缓存、消息和架构等场景，输出符合行业规范的可落地方案和示例。
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优化Evernote API性能

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本指南提供了优化Evernote API集成性能的全面策略。内容涵盖了使用Redis实现响应缓存、执行仅获取元数据的查询优化（减少数据传输）、批量请求处理，以及高效管理客户端连接。适用于构建高性能、高可扩展性的应用。
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Evernote集成参考架构

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本技能提供了一套生产级的参考架构，用于构建可扩展、高可靠的Evernote系统集成。内容涵盖了微服务设计、多级缓存策略（如Redis）、基于Webhook的消息队列同步流程，以及数据本地化镜像的数据库设计，适用于复杂的SaaS应用开发。
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Exa搜索架构模式指南

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本指南提供了三种Exa神经搜索的架构模式：直接搜索、缓存搜索和完整的RAG流水线。它帮助开发者根据应用的流量规模、延迟要求和复杂性，选择最合适的架构蓝图。适用于设计可扩展的Exa整合，无论需求是简单的搜索界面还是复杂的AI智能体。
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Exa API成本优化与控制

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本技能旨在指导用户如何系统性地优化Exa API的使用成本。通过学习缓存实现（如LRU）、根据用例选择最经济的搜索类型（如关键词搜索优于神经搜索）、批量查询去重，以及设置预算监控和警报，可以极大地降低API调用成本，特别适用于构建成本敏感的RAG或搜索应用。
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Exa搜索API多平台部署指南

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本指南提供将基于Exa神经搜索的应用程序部署到生产环境的完整流程。它涵盖了在Vercel、Docker和Cloud Run等主流平台上的最佳实践，包括详细的密钥管理、利用Redis实现缓存优化，以及配置健康检查端点，旨在确保构建一个稳定、可扩展的生产级搜索API。
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Exa API负载测试与扩容

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本指南提供了一套完整的Exa API负载测试、容量规划和扩容策略。它指导用户如何进行压力测试，管理API的速率限制（QPS），并优化搜索架构。核心内容包括使用k6进行性能基准测试、实现LRU缓存，以及通过请求队列提升系统的整体吞吐量，适用于构建高并发、低延迟的RAG系统。
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Exa多环境API配置指南

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本技能提供Exa搜索API的多环境配置管理方案。旨在指导用户为开发、预发布和生产环境设置独立的API密钥、搜索限制和缓存策略。通过实现环境隔离和成本控制，确保了应用在不同部署阶段的稳定性和可扩展性。
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Exa搜索性能监控与告警

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用于为Exa搜索API集成建立全面的可观测性层。它能够追踪搜索延迟、错误率、结果使用情况和缓存命中率等关键指标。帮助开发者监控生产环境的搜索质量，优化API调用，并设置完善的告警系统，确保系统稳定运行。
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