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雅恩·勒昆深度学习技术

yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术，覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论，并深入探讨了先进的自监督学习（SSL）模型，如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解，还提供了完整的PyTorch代码，适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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shadcn/ui 组件设计系统开发指南

shadcn
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南是使用 shadcn/ui 组件库构建现代、可访问、可扩展用户界面（UI）的权威参考。它详细阐述了组件组合原则、样式规范（包括Tailwind CSS的最佳实践）、表单结构和核心开发规则。适用于需要构建复杂设计系统，并确保代码质量和设计一致性的前端开发者。
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Android与KMP清洁架构实践

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南详细介绍了如何在Android和Kotlin Multiplatform (KMP)项目中应用清洁架构模式。内容涵盖了模块结构设计、依赖关系规则、UseCase和Repository的最佳实践，以及使用Room、SQLDelight和Ktor等技术栈构建健壮的数据层。帮助开发者实现关注点分离，提高代码的可维护性和复用性。
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多阶段项目蓝图规划

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affaan-m/everything-claude-code
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用于将一个高层目标分解为一套完整的、可执行的构建蓝图。它特别适用于大型、复杂的软件工程项目，能自动识别任务的依赖关系和并行步骤。每个步骤都包含独立完整的上下文信息，使任何协作的智能体都能无缝接手，避免跨会话的知识丢失，确保项目规划的完整性。
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跨平台Compose架构模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本资料详细介绍了使用Compose Multiplatform和Jetpack Compose构建跨平台（Android, iOS, Web等）共享界面的最佳实践和核心架构模式。内容涵盖了单状态对象、事件流等先进状态管理方法、类型安全的导航实现、灵活的组件设计、平台适配层以及提升性能的关键优化技巧。
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Kotlin协程与Flow编程模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本指南深入讲解了Kotlin的协程（Coroutines）和Flow编程模式，是Android和KMP项目中的核心异步编程知识。内容涵盖结构化并发、响应式数据流处理、使用StateFlow管理UI状态以及复杂的Flow操作符，帮助开发者构建健壮的异步应用。
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闭环端到端交付流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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适用于需要端到端完成的复杂编码任务。它管理从编写代码、本地测试、整合代码评审反馈、到开发环境部署和最终运行时验证的完整流程。确保交付物符合明确的“完成定义”（DoD），实现持续迭代确认，无需人工进行重复的手动推动。
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AI治理引擎：安全可靠的开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能旨在为AI提供严格的治理框架和开发纪律。它强制执行安全门禁（如文件备份、影响范围检查），要求所有诊断和结论必须基于确凿证据，有效杜绝AI的猜测、推诿或表面修复，确保代码修改和调试过程的彻底、安全和可验证。
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Kotlin高级单元测试模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本技能详细介绍了Kotlin项目的高级测试实践。它指导用户使用Kotest框架实现各种测试模式（如FunSpec, BehaviorSpec），并通过MockK进行依赖模拟。核心涵盖TDD（红-绿-重构）工作流，确保代码质量，并利用Kover工具实现代码覆盖率分析，编写出可靠、可维护的单元测试。
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隐私设计原则与实现

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导如何在系统架构的初始阶段集成隐私保护机制，而非事后补救。它涵盖了数据最小化、目的限制、存储限制和默认隐私等核心原则，帮助开发者确保应用符合GDPR、CCPA等全球主要法规，适用于所有涉及个人用户数据收集和处理的系统构建。
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一键运行智能体全生命周期

run
alirezarezvani/claude-skills
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这是一个一站式的全流程命令，用于自动化执行复杂的开发任务。它将初始化、捕获性能基线、并行部署多个智能体、根据指标或LLM进行评估，直至确定最佳结果并准备合并，所有步骤都通过单一命令链式调用，适用于端到端的工作流竞赛或大型重构任务。
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威胁情报分析与数据标准化

analyzing-threat-intelligence-feeds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了全面的框架，用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报（CTI）。它指导用户对情报源进行评分，将异构的IOC格式（如OpenIOC, YARA）转换为标准的STIX 2.1格式，并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。
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