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搜索 封装 ，共找到 69 条记录
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Perplexity API集成模式与最佳实践

perplexity-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
52
本技能提供了一套生产级的Perplexity Sonar API集成模式，覆盖TypeScript和Python实现。它指导用户如何构建健壮的API封装层，专门处理Perplexity特有的引用、搜索结果和相关问题等结构化数据。内容还包含了使用指数退避算法进行重试机制，适用于构建高可靠性的搜索增强型生成应用。
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SDK 封装生成器

sdk-wrapper-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
490
自动提供 SDK 封装创建指引，涵盖第三方 API、Webhook、OAuth 等集成场景的模式、代码模板和校验建议，帮助快速搭建符合生产标准的封装层。
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Datamol化学信息工具

datamol
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
169
Datamol 提供 rdkit 的 Python 化封装，简化 SMILES/SELFIES/InChI 解析、结构标准化、分子描述符/指纹、聚类、3D 构象、并行批处理及云存储读写等药物发现流程，并保持与 rdkit.Chem.Mol 对象的兼容性。
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PyOpenMS 质谱分析平台

pyopenms
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
263
PyOpenMS 通过 Python 封装 OpenMS，支持 mzML 等格式读取、信号处理、特征和肽段/蛋白鉴定、定量及代谢组分析等质谱计算流程。
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Zotero文献管理Python封装

pyzotero
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
136
这是一个用于与Zotero Web API v3交互的Python封装客户端。它允许用户程序化地管理学术文献资料，实现文献记录、集合、标签和附件的增删改查。非常适用于构建自动化研究工作流、批量导出引文或将Zotero数据集成到其他研究应用中。
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Expo环境下的Tailwind CSS配置

expo-tailwind-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
295
本指南详细介绍了如何在Expo项目中配置和集成Tailwind CSS v4。它使用react-native-css和NativeWind v5，确保了样式在iOS、Android和Web等多个平台上的跨平台一致性。内容涵盖了Metro、PostCSS配置以及核心组件封装，为使用Utility-First CSS提供了完整的环境搭建方案。
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TaskEither：类型安全的异步错误处理

fp-taskeither-ref
sickn33/antigravity-awesome-skills
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TaskEither是fp-ts库提供的一个函数式编程工具，用于处理可能失败的异步操作。它提供了一种类型安全的方式来管理复杂的异步流程，例如API调用和Promise封装。使用它替代传统的try/catch，可以强制开发者明确处理成功和失败两种路径，确保错误信息不丢失，使异步错误处理具有高度的可预测性和可组合性。
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智能工具调用可靠性保障

tool-use-guardian
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程，自动处理和恢复多种失败场景，例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制，确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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飞书 Skill 创建器

lark-skill-maker
larksuite/cli
383
指导开发者通过 lark-cli 把飞书 OpenAPI 封装成可复用的 Skill，涵盖调研命令、模板结构及认证、权限与编排建议，便于自动化重复任务。
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迭代验证循环协议

pua-loop
tanweai/pua
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这是一个用于执行结构化、迭代验证循环的命令行别名。它帮助开发人员设置和管理复杂的编码任务，要求通过明确的验证指令和停止条件来运行。它为Codex/Claude等AI代码助手提供了一个强大的封装层，确保了开发流程的可靠性和可追溯性。
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NotebookLM 研究助手

notebooklm
sickn33/antigravity-awesome-skills
139
通过 run.py 封装连接 Google NotebookLM，使用 Gemini 依据文档来源回答问题，涵盖认证、笔记本管理与查询流程的自动化操作。
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Clari API 客户端模式与实践

clari-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
429
本指南提供了一套生产级的Clari API客户端模式，包含Python和TypeScript两种语言实现。它旨在帮助开发者构建可重用、稳定的Clari v4 API封装，重点解决了预测数据导出、处理异步任务（Job Polling）和数据管道构建等复杂场景的问题。
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