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Rust版Azure服务总线消息库

azure-servicebus-rust
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个用于Rust语言的Azure Service Bus客户端库。它支持使用服务总线队列和主题订阅机制，实现可靠的消息发送和接收。适用于需要构建事件驱动、高可靠性分布式系统的场景，确保消息在云环境中的持久传递。
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EAS更新性能洞察查询

eas-update-insights
sickn33/antigravity-awesome-skills
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用于通过命令行查询已发布EAS更新的健康和性能指标。该技能报告了关键数据点，包括崩溃率、独立用户数、安装量、载荷大小，以及嵌入式和OTA用户比例的划分，是进行发布后监控和性能回归检测的必备工具。
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应用性能指标监控

expo-observe
sickn33/antigravity-awesome-skills
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EAS Observe用于监控生产环境中Expo应用的性能指标。它可以追踪应用启动时间、路由导航性能和自定义事件等关键性能数据。开发者通过在项目中集成`expo-observe`并使用EAS命令行工具进行查询，获取详细的性能报告，帮助优化用户体验。
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前端实时可观测性系统

frontend-observability
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个适用于React或React Native应用的跨框架、可移植的实时可观测性系统。它通过建立类型安全的事件词汇表、实现最佳努力的非阻塞数据分发机制，并强制执行用户授权门控，来收集真实用户行为和性能指标。它弥补了传统测试环境（Lab）与实际生产环境（Field）之间的观测差距。
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Go语言语义代码智能助手

golang-gopls
samber/cc-skills-golang
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基于官方Go语言服务器gopls，提供深度语义代码智能。它能够实现精确的跳转定义、查找引用、分析调用关系、进行安全重构（如重命名、提取、内联）以及代码格式化。适用于复杂的Go项目开发，帮助开发者理解依赖关系和维护大型代码库。
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编码代理性能对比评估

agent-eval
affaan-m/ECC
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本工具是一个轻量级的CLI，用于系统性地对多个编码AI代理（如Claude Code, Aider等）进行“过招”评测。用户通过定义YAML任务，指定代码修改、测试和判断标准，从而量化地获取诸如通过率、API成本、耗时和一致性等关键指标，帮助团队做出基于数据的最佳代理选择。
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REST API 设计模式与最佳实践

api-design
affaan-m/ECC
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本指南提供了设计健壮、一致REST API的最佳实践。内容涵盖资源命名规范、标准HTTP方法语义、详细状态码处理（如201、404、422）、结构化的响应格式（包括分页和超链接）以及Cursor分页等高级策略。是构建可扩展、可维护API的必备知识。
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后端架构与API设计模式

backend-patterns
affaan-m/ECC
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本指南全面介绍了可扩展的后端架构模式，涵盖了Repository、Service和Middleware等设计原则。它提供了使用Node.js、Express和Next.js构建健壮API的最佳实践，内容包括RESTful API结构、数据库查询优化（防止N+1问题）、事务处理和Redis缓存集成。适用于需要构建高性能、可维护的服务器端应用开发人员。
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部署后灰度健康监测

canary-watch
affaan-m/ECC
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本工具用于在应用部署、代码合并或依赖升级后，持续监控部署页面的健康状态和性能回归。它从多个维度进行自动化检查，包括HTTP状态码、控制台错误、网络故障、核心性能指标（如LCP/CLS）和关键API的可用性，确保服务在生产或预发布环境中的稳定性。
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ClickHouse数据库优化与最佳实践

clickhouse-io
affaan-m/ECC
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本指南全面介绍了ClickHouse数据库的高性能分析模式与最佳实践。内容涵盖了MergeTree引擎（替换、聚合）的创建，以及高效的查询优化技巧，如过滤、窗口函数的使用。同时，也详细说明了批量数据导入策略和构建实时分析的物化视图，适用于构建大规模OLAP系统的数据工程师和分析师。
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成本数据导出与监控

cost-export
ruvnet/ruflo
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该技能用于将成本追踪的遥测数据导出，使其可被外部监控系统（如Prometheus、Grafana、Datadog）读取和可视化。它支持Prometheus文本文件和Webhook JSON两种格式，确保成本数据可以实时同步到仪表盘，用于全面的成本监控和报告。
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基准测试性能漂移分析

cost-trend
ruvnet/ruflo
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该技能用于分析存储的历史基准测试运行数据。它能追踪并报告关键性能指标（如胜率、平均延迟、P99延迟和LLM成本）随时间变化的趋势。这对于发现标准烟雾测试可能遗漏的性能衰退或回归至关重要，确保系统在每次发布或数据集扩展时保持稳定性。
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