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Swift并发代码专家
swift-concurrency-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
171
本技能专用于审查和修复Swift 6.2及以上版本中的并发问题。它能够诊断和修正Actor隔离、Sendable违规等复杂的并发数据竞争问题,确保代码结构安全,符合现代Swift并发模型。适用于代码重构、性能优化或解决编译器警告。
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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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SwiftUI界面最佳实践指南
swiftui-ui-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
457
本指南是构建健壮、可扩展SwiftUI应用的综合参考。它系统性地介绍了现代化的状态管理(如@State和@Observable)、复杂的导航模式(如Sheets和NavigationStack)、异步数据处理流程,并遵循最佳实践,帮助开发者构建高性能、易于维护的用户界面。
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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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性能基准测试与回归检测
benchmark
affaan-m/everything-claude-code
242
该工具用于建立多维度的性能基准线。它能够测量核心网页指标(如LCP、CLS、INP)、API延迟(p50、p95、p99)以及开发构建效率。在代码合并前,用于检测性能回归,确保持续集成/持续部署流程的稳定性,并对比不同的技术栈替代方案。
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浏览器自动测试与视觉回归
browser-qa
affaan-m/everything-claude-code
449
本工具用于自动化部署后Web应用的端到端质量保证(QA)。它执行多阶段测试,包括烟雾测试、复杂用户交互验证、跨断点的视觉回归检查、性能指标监测(Core Web Vitals)以及WCAG无障碍性审计,确保用户体验的完整性。
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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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系统性能分析与调优
system-profile
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
70
该助手用于对指定目标(脚本、进程、GPU、内存等)进行全面的性能分析和瓶颈定位。它能根据目标选择合适的专业工具和代码埋点,深入测量CPU、GPU、内存和互联带宽等关键资源的使用情况,并生成包含详细分析和改进建议的专业报告。
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部署后灰度健康监测
canary-watch
affaan-m/everything-claude-code
109
本工具用于在应用部署、代码合并或依赖升级后,持续监控部署页面的健康状态和性能回归。它从多个维度进行自动化检查,包括HTTP状态码、控制台错误、网络故障、核心性能指标(如LCP/CLS)和关键API的可用性,确保服务在生产或预发布环境中的稳定性。
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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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无服务器GPU云平台:AI训练与推理
serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
281
这是一个零配置的无服务器GPU云平台,专为运行复杂的机器学习工作负载而设计,包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置(无需SSH或Docker),支持本地优先和自动弹性伸缩,适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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上下文模式指南
context-mode
mksglu/context-mode
85
为大型输出、CLI 命令、Playwright 捕获和 MCP 集成制定默认上下文模式流程,确保所有复杂操作使用 ctx_execute 或 ctx_execute_file,从而保持性能和一致性。
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