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Flutter崩溃报告与错误追踪

firebase-crashlytics
evanca/flutter-ai-rules
402
本指南详细介绍了如何在Flutter应用中集成Firebase Crashlytics。它覆盖了捕获致命错误、非致命异常、Isolate错误的方法，并指导如何通过自定义键值、日志和用户标识符来丰富崩溃报告，确保生产环境的稳定性监控。
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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 Firebase 存储集成

firebase-storage
evanca/flutter-ai-rules
330
指导在 Flutter 中集成 Firebase Cloud Storage，涵盖配置、上传下载、元数据、错误处理和安全规则，帮助规范文件管理流程。
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生产级前端界面工程

frontend-ui-engineering
addyosmani/agent-skills
197
指导构建生产级用户界面，强调组件结构、统一间距、排版、配色与无障碍标准，避免 AI 常见的泛化外观与过度配置。
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Go语言性能基准测试与分析

golang-benchmark
samber/cc-skills-golang
487
本技能提供了一套完整的Go性能测量工作流。它指导用户如何编写标准基准测试，运行测试并生成CPU/内存/执行追踪配置文件。同时，它教授如何使用`benchstat`等工具进行统计学意义上的结果比较和性能回归检测，适用于需要进行深度性能分析和优化决策的场景。
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Go语言命令行工具最佳实践

golang-cli
samber/cc-skills-golang
140
这是一份关于使用Go语言开发健壮、符合Unix规范的命令行工具（CLI）的综合指南。内容涵盖了命令结构、配置层级管理（Viper）和参数验证的最佳实践，指导开发者如何使用Cobra构建专业级、可预测的Go工具。
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Go语言上下文最佳实践指南

golang-context
samber/cc-skills-golang
230
本指南详细介绍了Go语言`context.Context`的最佳实践。它指导开发者如何在整个请求生命周期中正确地传播取消信号、设置超时和截止日期，并在API边界（如HTTP处理程序、服务层和数据库操作）间安全地传递请求范围的值，确保代码具备高并发和弹性。
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Go语言依赖注入最佳实践

golang-dependency-injection
samber/cc-skills-golang
183
本技能详细指导Go语言中的依赖注入（DI）设计模式。它解释了DI在构建可测试、低耦合、高内聚服务中的关键作用。内容涵盖手动构造函数注入，并对比了主流的DI框架（如Wire, Dig），帮助开发者掌握Go语言的架构设计和最佳实践，确保代码质量。
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Go依赖管理最佳实践

golang-dependency-management
samber/cc-skills-golang
282
本技能全面指导Go项目依赖的整个生命周期管理，涵盖添加、升级、移除和验证依赖包的最佳实践。强调了使用go.mod和go.sum进行版本控制，并重点介绍了漏洞扫描（govulncheck）等安全措施，确保代码的可靠性、可维护性，并优先使用标准库。
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Go语言错误处理最佳实践

golang-error-handling
samber/cc-skills-golang
448
这是一个全面的指南，指导开发者在Go语言中遵循最佳实践进行错误处理，确保代码具备高健壮性和可维护性。内容涵盖了错误创建、使用`%w`进行上下文包裹、使用`errors.Is`/`errors.As`进行类型安全检查、遵循单一处理规则，以及使用`slog`进行结构化日志记录。
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Go语言命名最佳实践

golang-naming
samber/cc-skills-golang
484
本技能详细介绍了Go语言（Golang）的命名惯例和最佳实践。它涵盖了包、结构体、常量、函数、错误等所有元素的命名规则，指导用户如何编写符合Go语言习惯的代码，确保命名准确且地道。
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Go语言性能优化与调优

golang-performance
samber/cc-skills-golang
241
本技能集提供了全面的Go语言性能优化方法论，涵盖了内存分配减少、CPU效率提升、垃圾回收调优、缓存设计、以及热点路径优化等高级主题。它指导用户遵循“测量-假设-改进-验证”的迭代流程，解决由性能分析工具（如pprof）发现的瓶颈，确保所有优化都是有针对性且可量化的。
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