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搜索 存储型 ，共找到 78 条记录
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项目记忆与约束管理

user-thoughts
sickn33/antigravity-awesome-skills
154
该技能用于捕获和持久化用户在项目开发过程中产生的关键决策、规则和约束。它将这些上下文信息结构化地存储在项目记忆库中，确保后续的AI代理或工作步骤能够随时查阅原始意图，避免信息丢失，尤其适用于记录架构、技术选型和设计规范。
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使用HashiCorp Vault管理动态密钥

insider-access-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
283
本技能指南详细介绍了如何使用HashiCorp Vault实现动态密钥管理。核心功能是为数据库、AWS IAM和PKI证书等服务自动生成短期、临时性的凭证。通过实现凭证的自动生成、租期管理和轮换，彻底消除了静态密钥存储的风险，帮助组织满足零信任安全模型和各项合规性要求。
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用量计费定价模型设计

usage-based-pricing
sickn33/antigravity-awesome-skills
114
本指南提供一套全面的用量计费定价模型设计框架。内容涵盖开发者接受的计费指标（如API调用、存储），指导如何构建透明、易懂的定价页和成本预测工具，确保计费过程既能体现价值，又不会让用户产生意外的费用顾虑。
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创建架构决策记录

adr-create
ruvnet/ruflo
363
用于自动化创建架构决策记录（ADR）。它负责从序列号、生成标准化的Markdown文件，并将记录存储到AgentDB图谱中。该工具能够自动查找和关联相关的决策记录，确保所有重要的架构选择、API设计和数据模型变更都有清晰的文档和知识关联。
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自动化AI数据采集代理

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affaan-m/ECC
500
该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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复合架构审计与配置漂移检测

harness-oia-audit
ruvnet/ruflo
480
这是一个复合型审计工作流，集成了基础设施架构（OIA）、威胁模型和安全扫描（MCP）三大模块。它能计算出综合的最高风险等级，并将带时间戳的审计记录持久化存储。主要用于定时运行的CI/CD流程，实现对系统架构和安全配置的漂移检测。
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个人身份信息检测与屏蔽

pii-detect
ruvnet/ruflo
240
该工具用于检测和标记文本、代码或配置中的个人身份信息（PII）。在提交代码、写入日志、存储数据或生成模型响应之前使用，以防止意外泄露电子邮件、密码、社保号或API密钥等各类敏感信息。
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Swift Actor线程安全数据持久化

swift-actor-persistence
affaan-m/ECC
454
本文介绍如何使用Swift的Actor模型构建线程安全的数据持久化层。它结合了内存缓存和文件存储，利用Actor的隔离机制自动排除数据竞争，无需手动使用锁或DispatchQueue。特别适用于构建离线优先（Offline-first）应用和管理复杂的共享可变状态。
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再现性与数据政策指南

agsy-reproducibility-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
337
本指南详细介绍了投稿至农业系统期刊（AgSy）所需的严格再现性和数据政策。由于该期刊将代码、模型和算法视为研究数据，作者必须了解如何将所有材料存储在认可的存储库中，并提供永久引用和详细的模型结构、参数及版本文档，以确保研究流程可复现。
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硬件级科学可复现性标准

fast-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
211
本指南详细介绍了科学研究的严格可复现性标准，特别适用于涉及存储系统和硬件依赖的领域。它要求作者记录的不仅是代码，还必须包括具体的设备型号、固件版本、设备使用状态（如老化和写入量）以及完整的测量流程，确保研究结果可被同行验证。
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USENIX FAST主题选择指南

fast-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
104
本指南帮助研究人员决定其存储相关论文最合适的学术会议投稿地点（如FAST、OSDI、NSDI、ATC）。它详细指导如何区分核心的存储贡献与一般系统结果，介绍了FAST偏好的具体贡献类型，并根据项目性质和证据成熟度提供了详细的投稿路由判断流程。
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学术论文复现性与数据政策

jie-replication-and-data-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南详细介绍了国际经济学期刊（JIE）严格的复现性和数据提交政策。它指导作者在论文接受前，系统地收集和提交所有必要的科研材料（包括原始数据、数据清理代码、模型求解器代码等）至安全存储库，以确保研究结果能够被完整、可信地复现。
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