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搜索 Y Gy ，共找到 187 条记录
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Unity DOTS高性能架构模式

unity-ecs-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
127
本技能提供Unity数据导向技术栈（DOTS）的生产级设计模式。它涵盖实体组件系统（ECS）、Job系统和Burst编译器等核心技术，帮助开发者构建高性能、可扩展的游戏系统。适用于需要优化CPU密集型逻辑、高效管理海量实体或将传统面向对象代码转换为数据驱动架构的场景。
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Vercel Next.js 部署指南

vercel-deployment
sickn33/antigravity-awesome-skills
226
为 Next.js 应用部署到 Vercel 提供完整流程，涵盖环境变量策略、边缘与无服务器运行时选择、构建优化、预览部署和自定义域名配置，确保生产发布稳定安全。
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版本策略助手

versioning-strategy-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
140
自动版本策略助手在 API 开发请求中激活，提供 REST/GraphQL/OpenAPI/身份验证/设计模式等场景的最佳实践指导、代码与配置生成及校验，帮助保持接口版本一致性与成熟度。
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病毒式生成器构建师

viral-generator-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
设计能引发分享的生成器工具，融合社交心理、架构与分享优化，涵盖测验、头像、姓名、计算器与性格测试等。
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AI代码编辑器迁移指南

windsurf-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
326
本指南为团队从VS Code/Copilot、Cursor等主流AI开发环境迁移到Windsurf提供全面指导。内容涵盖配置同步、项目规则转换、扩展安装，并详细规划了分阶段的团队推广和回滚策略，帮助用户实现平稳过渡。
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红队侦察与渗透流程

red-team-tools-and-methodology
zebbern/claude-code-guide
317
提供红队侦察、子域枚举、主机探测、技术指纹、XSS 搜集、API 枚举和自动化脚本，支撑漏洞赏金与安全研究工作。
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Biopython分子生物工具包

biopython
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
303
Biopython 提供序列操作、数据库访问、BLAST 自动化、结构生物信息和系统发育等功能，适合用于编写定制流水线和批量处理的计算分子生物学任务。
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COBRApy 代谢建模分析

cobrapy
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
496
COBRApy 是面向系统生物学和代谢工程的 Python 工具，支持加载 SBML/JSON/YAML 模型、执行 FBA/FVA/采样、分析基因或反应敲除，并探索培养基与产物相位平面。
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差异化安全代码审计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一种针对拉取请求（PR）、提交和代码差异（Diff）的深度安全代码审查流程。它超越了常规代码审查，重点关注身份验证、加密、外部调用和价值转移等高风险逻辑。本方法论强调基于证据的分析，要求构建详细的攻击场景模型，并生成结构化的审计报告，以发现遗漏的漏洞与回归。
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Django访问控制与IDOR安全审计

django-access-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一套深度、调查驱动的Django/DRF代码审计方法论，专注于发现访问控制漏洞和IDOR（不安全直接对象引用）。它指导用户如何追踪数据流、检查对象所有权和权限，确保用户只能访问其有权访问的资源，适用于安全渗透测试和代码审查。
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Odoo 备份策略指南

odoo-backup-strategy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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提供完整的 Odoo 备份与恢复流程，涵盖 PostgreSQL 导出、附件文件存储归档、脚本/定时任务自动化、上传云端以及恢复验证，确保生产环境在故障或数据损坏后能迅速恢复。
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性能瓶颈识别与优化

performance-optimizer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套完整的性能优化流程，用于识别和修复代码、数据库和API等全栈层面的性能瓶颈。内容涵盖了从测量（Profiling）到优化（Optimization）的完整周期，包括数据库索引优化、API缓存策略、前端组件懒加载、代码拆分以及算法复杂度改进等多个维度，确保所有提升都是可量化、可验证的。
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