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Godot GDScript游戏开发模式

godot-gdscript-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
338
本技能专注于Godot 4引擎的GDScript编程模式和最佳实践。它指导用户掌握游戏架构设计、信号系统管理、复杂游戏状态机实现以及性能优化等关键技术。适用于构建高质量、可扩展的Godot游戏项目。
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高级Golang专家：微服务与并发编程

golang-pro
Jeffallan/claude-skills
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本技能模拟高级Golang开发专家角色，专注于构建高性能、生产级的Go应用。核心能力包括使用goroutines和channels实现并发编程、设计和实现gRPC/REST微服务架构，以及利用pprof进行性能优化。它严格遵循Go的最佳实践，要求使用上下文（context）管理、错误传播和全面测试（表驱动、并发检测）。
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Google Ads 自动化工具

googleads-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Rube MCP 接入 GA4，自动列出 Google Ads 链接、验证维度指标兼容性并运行定制性能报表，便于快速分析广告账户与属性数据。
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Grafana仪表盘创建助手

grafana-dashboard-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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为 DevOps 团队提供 Grafana 仪表盘自动化创建指导，覆盖 Kubernetes、Terraform、Helm 与高级 CI/CD 监控模式，生成符合行业标准的配置与代码并执行验证。
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Grafana可观测性仪表盘构建

grafana-dashboards
sickn33/antigravity-awesome-skills
366
本技能指导您学习如何设计和构建生产级别的Grafana仪表盘，实现全面的系统可观测性监控。内容涵盖如何可视化关键指标、跟踪业务KPI、监控基础设施健康状况（遵循RED/USE方法），以及使用Prometheus数据源设置可操作的告警。适用于DevOps和SRE工程师。
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GraphQL 全栈实践

graphql
sickn33/antigravity-awesome-skills
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面向复杂数据关系与多客户端场景，全面讲解 GraphQL 架构设计、解析器、DataLoader 防止 N+1、微服务联合、订阅与 Apollo/urql 客户端集成，并提示何时使用 REST 更合适。
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GraphQL架构师

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Jeffallan/claude-skills
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本技能专注于复杂的GraphQL API架构设计和实现。它涵盖了使用Apollo Federation进行分布式图谱构建、利用DataLoader优化数据加载器（防止N+1问题）、设计实时订阅，以及进行查询复杂度和安全审计。适用于构建高性能、可扩展的后端API服务。
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Groq API 诊断与调试工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集全面的Groq API诊断证据，包括环境信息、API连通性、速率限制状态、模型延迟基准和应用日志（已脱敏）。当用户遇到Groq服务问题时，可生成完整的、结构化的支持工单包，便于技术支持人员快速定位问题。
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Groq跨云平台部署指南

groq-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何将基于Groq推理API的应用部署到各种主流生产环境，包括Vercel Edge、Cloud Run、Docker等。它提供了完整的部署流程和代码示例，帮助开发者配置平台特定的环境和密钥，确保AI服务具备低延迟和高可用性。
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Groq API性能优化指南

groq-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在提供一套完整的Groq API性能优化方案。它指导用户如何根据应用需求选择最佳模型，实现语义缓存、流式传输、精简Prompt和并行请求，从而在需要极低延迟和高吞吐量的大规模应用场景中，充分挖掘Groq算力的潜力。
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Groq SDK最佳实践模式

groq-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了适用于TypeScript和Python的Groq SDK生产级最佳实践模式。它涵盖了客户端单例管理、类型安全的文本生成、流式传输处理、健壮的错误处理（如速率限制和API错误），以及指数退避重试机制，帮助开发者构建稳定可靠的LLM应用。
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Guidance 约束生成框架

guidance
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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Guidance 通过正则、语法、选择约束等机制控制大模型输出，确保生成合法 JSON/XML/代码，规范日期邮件等格式，自动修复 Token 边界，并用 Python 式上下文管理构建多步工作流。
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