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全栈DevOps部署流水线
devops-deploy
sickn33/antigravity-awesome-skills
73
这是一个从应用构想到生产环境的完整部署指南和模板。它涵盖了现代DevOps实践,包括使用Docker进行容器化,利用GitHub Actions实现可靠的CI/CD流程,并使用AWS SAM和Terraform进行基础设施管理。内容还包含了健康检查和监控报警设置,确保部署流程的自动化和可靠性。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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魔力AI UI组件生成器
magic-ui-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
416
该技能利用先进的AI能力,生成和比较多个生产级、现代化的UI组件变体。它不提供单一标准方案,而是提供多种设计选项(如定价表、联系表单),并支持玻璃拟态、动画等高级美学,帮助开发者和设计师打造独特且视觉震撼的界面组件。
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TanStack Query状态管理专家
tanstack-query-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
380
本技能是生产级的TanStack Query(React Query)专家,旨在帮助开发者在React和Next.js应用中构建健壮、高性能的异步状态管理层。它深入讲解了数据获取、缓存失效、乐观更新、后台同步和SSR集成等高级模式,是优化前端数据层可靠性和性能的关键。
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Vercel AI SDK应用开发专家
vercel-ai-sdk-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
354
本技能专注于使用Vercel AI SDK、Next.js和React开发生产级别的AI应用、聊天机器人和生成式UI。内容覆盖了流式文本处理、聊天状态管理、复杂的工具调用(Function Calling)以及使用Zod进行结构化数据生成,是构建现代化AI应用的全栈指南。
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巴基斯坦支付系统集成
pakistan-payments-stack
sickn33/antigravity-awesome-skills
330
这是一个用于为面向巴基斯坦市场的SaaS平台设计和实现生产级支付网关的综合工程栈。它涵盖了整合JazzCash、Easypaisa等主流本地支付提供商,处理复杂的支付流程(包括PKR计费、Webhook、幂等性处理),并执行至关重要的财务对账和审计流程。旨在确保巴基斯坦B2B/SaaS计费操作的高正确性和可靠性。
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医疗器械法规与质量管理系统
ra-qm-skills
alirezarezvani/claude-skills
257
这套包含12个可投入生产的合规代理和工具集,专为医疗科技和医疗器械行业设计。它涵盖了ISO 13485、欧盟MDR、FDA 510(k)/PMA、ISO 27001、GDPR等关键国际法规和标准。可用于自动化合规任务、管理文件控制、进行内部审计,确保产品符合全球医疗器械监管要求。
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生产排程文件本地化状态
production-scheduling
affaan-m/everything-claude-code
287
该文件用于生产排程功能(production-scheduling)的日语本地化翻译。目前内容处于进行中状态,核心逻辑和详细信息请参考原始的英文技能文件。
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不符合项质量管理
quality-nonconformance
affaan-m/everything-claude-code
311
本模块用于记录、跟踪和管理生产或流程审计中发现的任何不符合质量标准或规格的项(不合格品)。它对于进行根本原因分析、制定纠正和预防措施(CAPA)以及确保流程合规性至关重要,是质量改进的核心工具。
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安全 Electron 桌面开发
electron-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
456
指导构建安全的 Electron 桌面应用,涵盖 renderer 进程隔离、预加载 IPC 白名单、electron-builder 打包、代码签名和自动更新等生产级实践。
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Kotlin Exposed ORM 最佳实践
kotlin-exposed-patterns
affaan-m/everything-claude-code
211
本指南详细介绍了使用Kotlin Exposed ORM构建健壮数据访问层的全套模式。内容涵盖DSL查询、DAO实体管理、HikariCP连接池配置、Flyway数据库迁移,以及实现经典的仓库模式(Repository Pattern),确保了代码具备高可测试性和生产级稳定性的数据访问能力。
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大模型结构化输出提取
llm-structured-output
sickn33/antigravity-awesome-skills
365
本技能旨在教授如何从大型语言模型(LLM)API中提取类型安全、结构化的数据,避免解析非结构化文本。内容涵盖主流模型(如OpenAI、Anthropic、Google)的最佳实践,包括使用JSON Schema定义结构、实现约束解码,以及构建包含重试机制的生产级数据管道。
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