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搜索 UI ，共找到 5229 条记录
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OOPSLA补充材料结构指南

oopsla-supplementary
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
327
本文档详细介绍了OOPSLA投稿的补充材料结构化最佳实践。核心原则是“分层决策”，确保论文主体内容能够独立支撑论点，而将完整的证明、额外的基准测试等细节放在附录。指南还强调了整个提交过程中的匿名性维护和多轮次提交的内部一致性检查。
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学术论文创新点定位指南

sigmetrics-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
225
本指南为作者提供了在SIGMETRICS等顶级会议撰写“相关工作”部分的专业指导。核心原则是放弃简单的文献罗列，转而采用“增量对比（delta-first）”的方式，清晰地阐述本文相对于现有工作的具体技术创新点（如更紧的界限、更弱的假设），确保论文的学术深度和完整性。
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Genkit Dart AI开发工具包

developing-genkit-dart
evanca/flutter-ai-rules
115
Genkit Dart是一个专为Dart和Flutter应用设计的AI开发工具包。它提供统一的接口，用于构建复杂的AI智能体、定义数据流和集成主流大语言模型（LLMs），支持代码生成、结构化输出和复杂工作流，是Dart领域构建AI应用的核心工具。
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Flutter响应式布局指南

flutter-use-column-row-first
evanca/flutter-ai-rules
488
本文档是Flutter响应式布局的最佳实践指南。它指导开发者优先使用Column、Row、Expanded和Flexible等弹性组件进行布局，从约束系统构建UI，避免使用固定坐标和尺寸，确保应用在不同设备和屏幕尺寸上都能自适应。
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量子计算框架Qiskit

qiskit
sickn33/antigravity-awesome-skills
390
Qiskit是一个领先的开源量子计算框架，用于构建、优化和执行量子电路。它提供全面的工具，支持在本地模拟器或主流云端量子硬件（如IBM Quantum、IonQ等）上运行，可应用于化学、机器学习和优化等前沿领域。
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网页浏览器自动化驱动

browser
agentscope-ai/QwenPaw
395
这是一个用于异步Python的浏览器自动化SDK。它允许开发者模拟用户在真实浏览器上的操作，实现网页导航、元素定位、表单填写和数据抓取。核心工作流程是“感知→行动→验证”，适用于构建复杂的爬虫程序和端到端功能测试。
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软件缺陷重现证据生成

bug-reproduction-brief
github/awesome-copilot
247
该技能旨在帮助开发人员和QA工程师，将模糊、间歇性或描述不完善的Bug报告，转化为最小化、可复现且证据确凿的缺陷重现报告。它指导用户隔离精确的失败条件，区分期望与实际行为，并将问题缩小到最小的失败测试案例，确保在进行修复前完成准确诊断。
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API安全深度渗透测试指南

api-security
zhaoxuya520/reverse-skill
490
这是一套全面的、分阶段的API安全评估方法论，用于对REST、GraphQL、WebSocket和SOAP等全协议进行授权渗透测试。它覆盖了整个生命周期，从端点发现、认证绕过（JWT/OAuth 2.0）、到复杂的授权缺陷（BOLA/IDOR/BFLA）、输入验证、限速与CI/CD流程集成测试。
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汇编FHIR交易资源包

assembling-fhir-bundles
maziyarpanahi/openmed
443
该功能用于将多个独立的FHIR资源（如Condition、Observation等）封装成一个有效的R4交易资源包（Bundle）。它能自动处理资源间的内部引用重写，并为每个资源添加POST请求块，确保数据可以作为一个整体提交到FHIR服务器，实现高质量的数据互操作性。
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HIPAA安全港合规性审计

auditing-safe-harbor-checklist
maziyarpanahi/openmed
376
本工具为审核去标识化后的受保护健康信息（PHI）提供全面的合规性检查清单，依据HIPAA安全港标准（Safe Harbor）涵盖18个敏感标识符类别。它能将检测到的PII实体映射至对应类别，识别出潜在的脱敏数据缺失点，并指导用户评估残留的再识别风险，确保数据脱敏过程的完整性和合规性。
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构建多媒体网页项目

awesomewebpagemetaskill
opensquilla/opensquilla
335
这是一个端到端的工作流技能，用于根据用户设定的主题、目标受众、视觉风格和媒体偏好，构建一个完整的本地多媒体网页项目。它涵盖了需求梳理、内容调研、素材获取、代码生成、项目打包、缺陷修复及最终的使用指引交付，确保项目可落地使用。
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跨版本符号迁移与二进制差分

binary-diff
zhaoxuya520/reverse-skill
139
本技能用于跨版本符号迁移和二进制差分。当您需要将旧版本的符号或逆向结果快速迁移到新版本时使用。核心是通过LLM进行结构化差异比对，将旧版已有的符号信息（如函数名、偏移量）批量、程序化地应用到新版二进制文件，尤其适用于PDB缺失、程序更新或需要快速定位函数新偏移的场景。
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