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SwiftUI性能审计与优化
swiftui-performance-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
本技能提供了一套系统化的流程,用于诊断SwiftUI应用的性能瓶颈。它首先指导用户进行代码层面的审查,检测如无效化风暴、布局抖动或主线程耗时等常见问题。若代码审查不足,则会详细指导用户使用Instruments收集运行时证据,从而实现精确的根源分析和可操作的修复建议。
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SQL数据库查询与模式助手
sql-database-assistant
alirezarezvani/claude-skills
468
这是一个强大的数据库操作助手,覆盖了数据库开发日常的全流程。它能够将自然语言需求转化为高性能的SQL查询,处理多数据库(如PostgreSQL, MySQL)的Schema探索、生成数据迁移脚本,并在查询性能优化方面提供EXPLAIN分析和索引推荐,是连接应用代码与数据库引擎的关键工具。
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Flutter/Dart代码审查最佳实践
flutter-dart-code-review
affaan-m/everything-claude-code
176
这是一份全面的、与具体库无关的Flutter/Dart代码审查清单。它涵盖了最佳实践、架构原则、状态管理模式(如BLoC, Riverpod等)、Dart语言习惯、性能优化和清洁代码原则,是进行代码审查的宝贵指南。
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系统性能剖析助手
system-profile
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
344
针对脚本、进程、GPU、内存或互联等目标,结合现有工具与定制探针执行剖析,按维度汇总瓶颈并给出可落地优化建议。
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Python GPU 优化指南
optimize-for-gpu
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
294
通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链,将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU,显著提升性能,适用于大规模数据与复杂计算场景。
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Flutter应用Firestore集成与优化
firebase-cloud-firestore
evanca/flutter-ai-rules
387
本技能旨在指导开发者掌握在Flutter应用中使用Firebase Cloud Firestore的最佳实践。内容涵盖了数据模型设计、CRUD操作、实时监听、事务处理以及系统扩展性优化。学习如何实现高性能的查询、基于游标的分页,打造稳定可靠的移动端数据层。
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Flutter与Firebase数据连接指南
firebase-data-connect
evanca/flutter-ai-rules
194
本指南详细介绍了在Flutter项目中集成Firebase Data Connect的完整流程。涵盖了使用GraphQL设计数据模式、定义类型化的查询与数据变更(Mutations),并指导如何实现实时监听、处理离线状态和性能优化,确保数据访问的安全性和健壮性。
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Flutter状态管理指南
flutter-change-notifier
evanca/flutter-ai-rules
234
介绍在 Flutter 中结合 ChangeNotifier 与 provider 实现状态管理的流程,包括模型定义、提供、消费、性能优化与单元测试。
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Go性能基准测试与分析
golang-benchmark
samber/cc-skills-golang
163
本技能系统地指导Go语言的性能测量工作流。涵盖编写高质量基准测试、运行统计学意义的测试,以及生成CPU、内存和执行追踪等详细性能档案。通过专业的对比分析,确保所有的优化决策都基于严谨的数据,有效防止性能回归。
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Go性能优化方法论
golang-performance
samber/cc-skills-golang
291
这是一份全面的Go应用性能优化方法论指南。它指导工程师系统地识别和解决性能瓶颈,涵盖CPU使用率、内存分配、I/O延迟和算法复杂度等多个维度。核心原则是“先测量,再优化”,强调通过迭代基准测试和结构化流程进行改进。
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性能优化指南
performance-optimization
addyosmani/agent-skills
170
通过先测量再找瓶颈的流程指导前后端性能优化,包含 Core Web Vitals、常见反模式以及优化实践和监测建议。
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AI技能创建与迭代优化
skill-creator
CherryHQ/cherry-studio
213
提供一套完整的AI技能生命周期管理流程。用户可以使用此工具从零开始创建新的AI技能,修改或优化现有技能,并通过运行评估和基准测试来持续提升性能,确保技能的稳定性和触发准确性。
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