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有力隽永的英文散文风格

beautiful-prose
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一套严格的写作风格合同，用于生成有力、隽永且高度精炼的英文散文。旨在彻底避免现代AI常见的空洞、模式化和过度安慰式的措辞。适用于需要深思熟虑、具体、充满力量感的文学写作、深度分析或高质量重写任务，确保输出内容充实、有力、极具冲击力。
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使用Bevy构建ECS游戏系统

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份关于使用Rust和Bevy引擎掌握实体组件系统（ECS）的指南。内容涵盖了如何在Bevy中构建高性能、面向数据的游戏逻辑，包括组件定义、编写并行系统、资源管理和高效的查询优化，适用于游戏开发流程的各个阶段。
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汇编代码与二进制分析模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份全面的技术指南，详细介绍了用于分析编译二进制文件所需的模式和技术。内容涵盖了 x86-64、ARM 等多种架构的汇编基础知识，提供了函数序言、调用约定、控制流（循环、分支）、数据结构访问以及常见算术/字符串操作的实战模式。是进行逆向工程和底层系统编程的必备参考资料。
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Web3区块链智能合约与DeFi开发

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份关于构建生产级Web3应用的全面指南，涵盖了智能合约、去中心化金融（DeFi）、NFT平台和DAO设计。内容深度覆盖了Solidity、Rust等主流语言、多链跨链互操作性、以及复杂的协议架构设计。适用于需要构建复杂、高安全性的去中心化系统架构师和开发者。
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Box 自动化工具

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davepoon/buildwithclaude
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通过 Rube MCP 与 Composio 的 Box 工具，自动化上传下载、内容搜索、文件夹生命周期管理、共享协作、元数据查询与签名请求等操作；执行前先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取最新 schema。
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构建安全API认证系统

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南详细介绍了如何构建健壮安全的API认证系统。内容涵盖JWT、OAuth 2.0（多种流程）和API密钥管理等行业标准。核心功能包括角色权限控制（RBAC）、刷新令牌轮转、会话管理和暴力解密保护，旨在确保各种服务架构的通信安全。
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构建生产级GraphQL服务器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指南详细介绍了如何构建健壮、生产级的GraphQL后端服务。内容涵盖了从基础Schema设计、使用DataLoader优化数据获取，到实现实时Websocket订阅、以及设置字段级权限和查询复杂度限制的全流程。适用于需要构建复杂、高性能API的场景。
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BullMQ任务队列最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一份关于使用BullMQ和Redis在Node.js/TypeScript中构建可靠、可扩展的后端任务队列的指南。内容涵盖了定时任务、流程依赖编排、速率限制、错误处理和优雅关闭等高级模式，帮助开发者构建生产级的异步任务处理系统。
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ClickHouse数据分析与工程模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档提供了ClickHouse数据库的高级最佳实践和设计模式。内容涵盖了MergeTree引擎设计、高效查询优化（如过滤、聚合、窗口函数）、数据批量/流式导入、物化视图创建和性能监控等，旨在帮助用户构建高性能、大规模的OLAP分析系统。
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Claude代码开发最佳实践指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这份指南旨在提供一个全面参考，帮助用户最大化利用Claude Code（一个智能体编程工具）的潜力。内容涵盖了最佳实践、项目配置模板（CLAUDE.md）、高级提示工程技巧和调试策略，指导用户实现高效、可靠的自主软件开发流程。
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使用D3.js进行数据可视化

claude-d3js-skill
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供关于使用d3.js创建复杂、交互式和出版级的专业数据可视化的全面指导。内容涵盖数据绑定、实现各种图表类型（如网络图、地理图）、处理复杂过渡动画，以及确保在现代JavaScript框架（React, Vue, Vanilla JS）中的响应式设计。学习完整的从定义比例尺到绘制自定义视觉元素的标准工作流程。
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自学习与纠错系统

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个双阶段的自学习系统，用于捕获用户在对话中提供的知识点和纠正信息。系统能自动识别用户修正的模式（如“使用X而不是Y”），并将这些学习内容进行队列存储。用户可以通过手动触发流程，审查并应用这些知识点到永久知识库中，从而确保AI可以持续学习和改进，适应您的个人或项目上下文。
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