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GraphQL查询与突变最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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详细介绍了GraphQL前端操作的最佳实践。指导开发者如何使用独立的.gql文件和代码生成流程，确保查询和突变具有类型安全。特别强调了错误处理、加载状态管理及乐观更新的使用场景，适用于构建健壮的数据层。
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Hugging Face Hub模型与数据集管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
377
该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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AI模型选择与性能比较器

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该工具旨在帮助开发者和研究人员为特定任务（例如编程、推理、视觉或RAG）寻找最佳AI模型。它通过查询HuggingFace官方排行榜，并结合用户设备的硬件内存限制（如VRAM或RAM）进行筛选，最终提供一个包含性能分数、参数规模和许可证信息的详细对比表格。
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Hugging Face ZeroGPU开发指南

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本指南为开发者提供了在Hugging Face Spaces上使用ZeroGPU硬件运行AI演示和计算任务的最佳实践。内容涵盖了如何正确使用`@spaces.GPU`装饰器、配置运行时配额和持续时间，并详细解释了ZeroGPU特有的CUDA可用性模型和进程隔离规则，确保ML模型部署的准确性和高效性。
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根据需求文档实现功能

implement
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本技能指导用户按照结构化的流程，根据产品需求文档（PRD）或问题列表实现新功能。它强调遵循最佳实践，如测试驱动开发（TDD）、定期进行类型检查和完整的测试套件运行，并通过正式的代码审查完成交付。
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JUnit 5 Java单元测试

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本技能旨在帮助开发者生成生产级别的Java单元测试和集成测试。它全面涵盖了JUnit 5的各项高级特性，包括详细的断言、参数化测试、Mockito模拟以及生命周期管理，确保您的Java代码拥有高质量、高覆盖率的测试体系。
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Neon AI 网关：统一大模型调用

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon AI 网关提供单一的API和凭证，即可接入包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini在内的多种前沿和开源大模型。它极大地简化了AI集成过程，消除了为每个模型提供商设置独立账户和密钥的复杂性。开发者只需更改模型名称即可无缝切换模型，并且为开发和CI环境提供了关键的分支级隔离。
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Neon对象存储：实现分支数据同步

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Neon对象存储提供与Neon Postgres深度集成的S3兼容对象存储服务。其核心功能是实现分支意识的存储，确保文件（如图片、文档、用户上传）在开发、预览和生产等所有分支上与数据库内容保持完全同步。用户无需连接和管理第二个云存储服务，实现数据和文件的统一管理。
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Neon Postgres 分支管理与开发测试

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户如何为开发和测试工作流程选择和创建合适的Neon Postgres分支。根据需求，用户需决定是使用包含真实数据的“普通分支”，还是用于保护敏感数据的“Schema-Only分支”。内容涵盖了决策规则、工具选择（CLI/MCP）和分支创建及重置的详细步骤。
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开发者用户培育与倡导者养成

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本技能提供了一套完整的框架，用于识别和培养高参与度的核心用户，将其转化为积极的开发者倡导者和社区贡献者。内容涵盖了行为信号分析、用户参与度分级（从用户到冠军），以及设计有效的大使或冠军计划，旨在提供真正的价值和激励，实现可持续的社区增长和产品推广。
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Git合并/变基冲突解决指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一个结构化的工作流，用于解决Git合并或变基过程中出现的代码冲突。它指导用户分析冲突的来源，在保留原始开发意图的前提下解决代码块，并必须运行全面的自动化测试，确保最终代码库的稳定性和功能性。
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卓越的开发者体验设计

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导如何设计开发者喜爱、易于使用的软件开发工具包（SDK）。涵盖了提升开发者体验（DX）的关键原则，包括渐进式披露、优化通用场景、提供友好且可操作的错误信息等。旨在通过卓越的开发体验，帮助产品和技术团队驱动产品普及和采用。
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