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NoSQL数据库设计与架构

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本技能提供关于分布式NoSQL数据库（如Cassandra和DynamoDB）的专家级设计模式。重点教授“查询优先”的建模思维，指导用户如何进行数据去规范化、分片设计和单表设计，确保在超大规模场景下实现最佳的读写性能，并规避热分区等常见陷阱。
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可观测性系统工程

observability-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统，进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。
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服务等级目标监控指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能专注于服务等级目标（SLO）和服务等级指标（SLI）的实施，用于建立和维护服务可靠性标准。它指导用户设计全面的SLO框架、计算错误预算，并构建可靠的监控系统。适用于需要将服务可靠性目标与业务优先级对齐，实现数据驱动的性能管理和持续改进的工程场景。
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Obsidian故障排除手册

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本手册提供一套系统化的流程，用于诊断和解决Obsidian笔记库的各类严重故障。无论遇到插件崩溃、数据损坏、同步冲突还是性能下降，本指南均提供了详细的命令行和恢复步骤，确保数据安全和功能恢复。
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Obsidian插件可观测性与监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个用于为Obsidian插件实现生产级可观测性的工具包。它集成了结构化日志记录（支持不同级别和历史记录）、全面的指标收集器（支持计数器、仪表和计时器以追踪性能）以及错误跟踪机制。开发者可以使用它构建诊断面板，实时监控插件性能，进行故障排查和错误报告。
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Obsidian插件性能优化指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南为Obsidian插件提供的专业级性能优化方案，专为处理超大型知识库（万级文件）的场景设计。它教授开发者使用DevTools进行性能分析、采用惰性初始化提高启动速度、实现分批处理以避免UI卡顿，以及使用LRU缓存管理内存，确保插件稳定运行。
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Obsidian性能优化与节流控制

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了一系列高级模式，用于处理Obsidian环境中的高并发文件操作。通过实现去抖、批量处理、节流和异步队列等技术，解决了单线程UI的性能瓶颈，确保插件在处理大量文件或频繁事件时依然流畅响应，避免卡顿。
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OpenEvidence事件应急手册

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文档是OpenEvidence平台专用的事件处理和应急响应手册。它详细定义了不同级别的严重性条件，并提供了从初步排查（Triage）到缓解和修复（Mitigation）的完整流程，帮助用户在系统发生API故障或性能下降时，快速、规范地进行故障排除和恢复。
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OpenEvidence迁移深度指南

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本指南提供全面的OpenEvidence迁移策略和详细检查清单，适用于医疗健康领域的系统升级。内容涵盖并行运行、绞杀象（Strangler fig）和一次性切换等多种迁移方案，帮助技术团队规划迁移过程，关注API映射、数据迁移计划、回滚流程和性能基线等关键点，确保医疗信息系统的平稳过渡。
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OpenEvidence可观测性监控系统

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具提供OpenEvidence系统的可观测性监控，用于跟踪临床证据查询的性能和合规性。关键指标包括查询响应时间、证据时效性、引用准确率和审计日志完整性，确保医疗信息检索的及时性和可靠性，符合HIPAA等监管要求。
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开源证据性能调优指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了针对OpenEvidence API的性能优化策略。内容涵盖了实现稳健的缓存机制（TTL管理）、高效批量检索引文、连接池管理和限速处理等关键技术。通过应用这些优化技巧，用户可以显著降低查询延迟，即使面对复杂的多条件查询或海量引用数据也能保持流畅的系统性能。
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OpenEvidence临床参考架构

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文档提供了OpenEvidence的参考架构，用于构建医疗领域的临床决策支持系统（CDS）。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志，以及优化点护理工作流的性能，确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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