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Lindy AI智能体集成架构模式
lindy-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
本技能提供了一套完整的Lindy AI智能体生产级集成参考架构。涵盖了从简单的Webhook回调、复杂的事件驱动管道、多智能体协作、定时任务流到RAG知识库等多种模式,适用于设计和构建稳定、可扩展的复杂AI系统。
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Lindy AI Webhook与事件处理
lindy-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
本技能用于配置Lindy AI的高级集成和事件处理流程。它支持三种关键模式:入站Webhooks(外部系统触发),出站请求(Lindy调用外部API)和双向回调(异步通信)。适用于构建复杂、事件驱动的工作流,实现您的应用与AI代理之间的实时数据交换和自动化流程。
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Next.js与Supabase认证集成指南
nextjs-supabase-auth
sickn33/antigravity-awesome-skills
53
本指南提供了一套专家级模式,用于在Next.js中使用Supabase实现安全的全栈认证系统。它涵盖了关键的架构组件,包括浏览器/服务器客户端设置、使用中间件进行路由保护和会话刷新、处理OAuth回调,以及通过服务器动作和组件安全地执行认证操作。是构建现代、安全Web应用的必备知识。
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OAuth 回调处理助手
oauth-callback-handler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
395
为 API 集成场景中的 OAuth 回调处理提供自动化支持,包含规范流程、实践指导、可直接投产的代码配置以及校验,适合询问回调实现或集成方案时使用。
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Obsidian插件开发入门指南
obsidian-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
285
本技能提供了一个构建最小化Obsidian插件的实践指南。它详细演示了Obsidian插件的五个核心组件:定义类型化设置、创建各种命令(命令面板、编辑器、回调)、实现模态对话框以及使用状态栏。这是学习Obsidian API和掌握插件开发模式的理想资源。
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PyTorch Lightning 训练框架
pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
PyTorch Lightning 提供高层训练框架,内置分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed)、回调、检查点、日志与设备管理,帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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QStash 无服务器任务调度
upstash-qstash
sickn33/antigravity-awesome-skills
407
利用 Upstash QStash 提供无服务器消息队列、预约 HTTP 调用、重试与去重、回调监听等能力,让你无需运维即可稳定调度异步任务。
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PyTorch Lightning 框架
pytorch-lightning
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
179
PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略,便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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命令式代码重构与fp-ts实践
fp-refactor
sickn33/antigravity-awesome-skills
274
本指南全面介绍如何将传统的、命令式的TypeScript代码(如使用try/catch、null检查、回调等)重构为函数式编程模式。通过系统性地学习和应用fp-ts库,利用Either、Option、Task等类型,可以解决复杂的错误处理和状态管理问题,极大地提高代码的健壮性和可维护性。
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React 字符串引用迁移指南
react18-string-refs
github/awesome-copilot
191
本技能提供了一份详尽的指南,用于帮助开发者将React中已废弃的字符串引用(String Refs)迁移到推荐的`React.createRef()`模式。随着React 19的发布,字符串引用已被移除。本指南详细覆盖了所有类型的引用迁移场景,包括单元素引用、列表引用和回调引用,确保代码能够兼容React 18及更高版本。
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PyTorch Lightning深度学习框架
pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
449
PyTorch Lightning是一个全面的深度学习框架,用于组织和自动化PyTorch模型的训练流程。它通过将模型组织为LightningModules,简化了繁琐的编写代码,并在Trainer中自动化训练循环。该框架支持多GPU/TPU分布式训练(DDP, FSDP),并集成了数据加载、回调函数和实验跟踪(W&B, MLflow),适用于构建专业、可扩展的深度学习项目。
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Hex网络钩子和事件处理
hex-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
479
本技能指导开发者如何实现Hex CI/CD工作流的事件驱动逻辑。由于Hex不提供原生推送网络钩子,本方法展示了如何使用回调函数通过轮询(polling)来可靠地检测任务的完成或失败状态。这对于将Hex流水线与Slack或自定义通知系统等外部服务集成至关重要。
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