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数据架构
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Saga流程编排:分布式事务管理
saga-orchestration
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能提供了一套用于管理跨多个独立服务的复杂、长周期业务流程的编排模式。它核心实现了Saga模式,旨在解决微服务架构中的数据一致性问题。它定义了流程状态、步骤执行流程,并在任何步骤失败时,通过补偿事务(Compensating Transactions)确保系统能够可靠地回滚状态,保证数据完整性。
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企业级 Scala 精通
scala-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
为企业级团队提供 Scala 3 函数式、Akka/Pekko 反应式以及 Spark 大数据处理的架构与实践指导,涵盖类型安全、容错、CI/CD 与 JVM 优化,帮助构建高可用分布式系统。
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架构优化协调器
schema-optimization-orchestrator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
439
管理多段schema优化流程,依序启动阶段代理分析数据、验证JSON产物,并汇总BigQuery导出报告与建议。
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后端API与数据库自动化开发工具
senior-backend
alirezarezvani/claude-skills
306
本工具集覆盖了完整的后端开发生命周期。它能够根据OpenAPI规范自动生成API路由,管理数据库的迁移和性能优化(支持PostgreSQL),并执行专业的负载测试。适用于微服务架构、REST API设计、系统安全加固和性能调优,帮助开发者构建和维护健壮、可扩展的后端系统。
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端到端计算机视觉系统部署
senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
71
提供完整的视觉AI系统构建流程指导。内容涵盖目标检测、实例分割、语义分割和视频分析等核心能力,从数据集准备、架构选择、PyTorch训练到模型优化(ONNX/TensorRT)和生产部署,确保系统能在各种边缘或云端设备上高效运行。
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进阶数据管道工程
senior-data-engineer
alirezarezvani/claude-skills
276
掌握构建可扩展、高可靠数据系统的全栈数据工程能力。涵盖设计批处理和实时流式ETL/ELT流程,熟悉Airflow、Spark、dbt等主流工具链。适用于数据架构设计、数据管道构建、数据质量监控、数据湖仓设计及数据治理等核心场景。
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Sequelize 模型生成器
sequelize-model-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
339
自动化处理 Sequelize 模型创建,在后端开发中提供逐步指导、最佳实践、生产级代码与配置并对输出进行标准校验,适用于 Node.js、Python、Go、数据库、缓存、消息与微服务架构场景。
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Speak 参考架构
speak-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
343
提供 Speak 参考架构,描述面向语言学习集成的分层 TypeScript 项目结构、关键组件、数据流、缓存、错误边界、健康检查与会话管理等最佳实践。
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SQL查询优化与数据库设计
sql-pro
Jeffallan/claude-skills
291
本技能专注于复杂的SQL查询优化、数据库架构设计及性能瓶颈诊断。适用于处理运行缓慢的查询、复杂的聚合计算、高级联接或需要实现CTE、窗口函数、覆盖索引等最佳实践场景。它能通过深入分析执行计划,确保数据检索达到最高性能。
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Supabase 需求驱动架构
supabase-schema-from-requirements
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
191
通过解析自然语言需求,生成 Supabase 数据库架构,适合新项目启动、基于新功能重构或从规范文档生成迁移。
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威胁建模专家
threat-modeling-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
435
提供系统性的威胁建模、STRIDE/PASTA/攻击树分析、数据流审查、风险评分与缓解策略,帮助完成架构评估、安全审计与安全驱动的系统设计。
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Vast.ai 参考架构
vastai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
梳理Vast.ai GPU项目的参考架构,涵盖实例筛选、训练调度、Docker镜像构建、数据上下传和故障恢复,使团队能标准化机器学习流水线。
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