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NoSQL数据库设计与架构
nosql-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
230
本技能提供关于分布式NoSQL数据库(如Cassandra和DynamoDB)的专家级设计模式。重点教授“查询优先”的建模思维,指导用户如何进行数据去规范化、分片设计和单表设计,确保在超大规模场景下实现最佳的读写性能,并规避热分区等常见陷阱。
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可观测性系统工程
observability-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统,进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。
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Obsidian插件性能优化指南
obsidian-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
70
本指南为Obsidian插件提供的专业级性能优化方案,专为处理超大型知识库(万级文件)的场景设计。它教授开发者使用DevTools进行性能分析、采用惰性初始化提高启动速度、实现分批处理以避免UI卡顿,以及使用LRU缓存管理内存,确保插件稳定运行。
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Obsidian插件发布前检查清单
obsidian-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
365
这是一个用于Obsidian社区插件的专业预发布验证清单。它系统性地指导开发者检查插件的各个关键技术环节,包括清单文件验证、生产构建质量检查、内存泄漏排查,以及兼容性确认,确保插件达到高质量的发布标准。
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Obsidian性能优化与节流控制
obsidian-rate-limits
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
本技能提供了一系列高级模式,用于处理Obsidian环境中的高并发文件操作。通过实现去抖、批量处理、节流和异步队列等技术,解决了单线程UI的性能瓶颈,确保插件在处理大量文件或频繁事件时依然流畅响应,避免卡顿。
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Obsidian插件架构最佳实践
obsidian-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了为Obsidian开发复杂插件的最佳实践架构蓝图。它强调了模块化设计,将命令注册、视图管理和核心服务(如文件操作)分层,确保代码具备高可维护性和扩展性。适用于开发新插件、重构现有项目结构,遵循业界最佳实践。
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Obsidian插件生产级开发模式
obsidian-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本资源集锦了六个生产级Obsidian插件模式,旨在解决插件开发中最常见的缺陷,如升级时设置丢失、文件操作的竞态条件、内存泄露以及元数据过时等问题。它提供了可复制、可粘贴的解决方案,帮助开发者构建稳定、可靠、符合工业级标准的插件。
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Obsidian插件事件与钩子指南
obsidian-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南全面介绍了Obsidian插件的事件系统。它详细讲解了如何处理插件内部的各种生命周期和状态变化。用户可以学习注册监听器来响应文件事件(创建、修改、删除)、工作区状态变化(布局调整、视图切换)以及元数据缓存更新,适用于构建高度响应式、与Obsidian深度集成的插件。
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OpenEvidence CI/CD 集成测试
openevidence-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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OpenEvidence临床数据处理规范
openevidence-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了OpenEvidence平台的安全数据生命周期管理流程。它涵盖了各类临床信息的分类、严格的国际合规要求(如HIPAA、GDPR和FDA指南),并详细说明了处理受保护健康信息(PHI)的技术要求。核心流程包括PHI去识别化、数据校验、安全API集成和合规数据导出,旨在确保系统在提供临床智能支持的同时,最高级别地维护患者隐私和监管合规。
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OpenEvidence API 调试工具包
openevidence-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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。
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OpenEvidence生产环境合规清单
openevidence-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单旨在指导OpenEvidence在生产环境中的安全部署和合规性验证。它涵盖了处理受保护健康信息(PHI)的关键要求,包括HIPAA级别的安全保障、健壮的API集成最佳实践、强制性的监控系统设置和弹性测试。使用此指南确保您的医疗辅助系统达到最高的合规性和可靠性标准。
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