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Obsidian插件性能优化指南
obsidian-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
70
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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系统化二进制逆向工程指南
reverse-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
100
本技能提供了一份全面的逆向工程知识库,涵盖了从文件识别、静态分析到动态分析的完整流程。内容包括在IDA Pro、Ghidra等主流工具上进行深入的二进制分析、代码重构和漏洞挖掘。它提供了系统性的分析方法论和最佳实践,适用于安全研究、CTF挑战和软件安全评估。
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文档自动转换为AI技能
skill-seekers
sickn33/antigravity-awesome-skills
162
本技能用于自动化处理各种非结构化的技术文档源,如网站文档、GitHub代码库和PDF文件。它能将这些原始数据高效地转换为结构化的AI技能知识库,极大地简化了知识沉淀和为AI应用开发准备数据流程。
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Python工作流编排与流程编排
temporal-python-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
该指南是关于使用Temporal Python SDK进行持久化工作流编排的专家资源。它涵盖了分布式事务、Saga模式、信号处理和查询模式等高级流程设计。适用于构建高度可靠、可扩展的长期运行后端系统,是掌握异步/等待和生产级流程部署的必备知识库。
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代码库文档架构师
wiki-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
203
这是一个专业的文档架构师工具,能够自动扫描和分析整个代码库,生成高度结构化且可操作的知识库(Wiki)和入职指南。它不仅能识别项目架构和技术分层,还能为高级工程师和新员工分别生成深度定制的学习路径和操作手册,确保所有知识点都链接到实际的代码文件。
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技能构建与部署专家
10-andruia-skill-smith
sickn33/antigravity-awesome-skills
88
该技能作为系统工程师,负责设计、撰写和部署新的功能技能。它确保所有新技能都严格遵循“钻石标准”和结构化的部署流程,从而维护知识库的完整性和专业性。
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君主计划疾病知识库
monarch-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
325
通过 Monarch Initiative API 查询跨物种的疾病-基因-表现型关联,用于罕见病基因发现、表现型映射与模型生物数据整合的研究。
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健康数据集成与知识库查询
wellally-tech
sickn33/antigravity-awesome-skills
141
该技能旨在整合多个数字健康数据源(如Apple Health、Fitbit、Oura等)的数据,并将其连接到专业健康知识库。它负责数据导入、格式标准化和清洗,能够根据用户提交的健康数据,提供精准的知识推荐和健康管理建议。
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视频智能分析研究
seek-and-analyze-video
alirezarezvani/claude-skills
338
借助 Memories.ai LVMM 发现并分析 TikTok/YouTube/Instagram/Vimeo 视频,生成摘要、会议记录与竞争洞察,构建可跨视频检索的知识库。
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能源采购与成本优化
energy-procurement
affaan-m/everything-claude-code
143
本知识库提供大型商业和工业用户的能源采购专家知识,涵盖电力和天然气采购、电价结构分析(分时电价、实时电价)、需求电费管理、PPA评估以及多设施能源战略规划。适用于优化公用事业支出、深入理解复杂电费账单和构建可持续的能源供给链。
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持久化视频智能分析
seek-and-analyze-video
sickn33/antigravity-awesome-skills
246
基于Memories.ai LVMM,提供视频索引、查询、摘要与知识库构建,支持社交平台、会议或讲座视频的持续分析和多轮问答,助力内容研究与决策。
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AI模型知识结构化提取
bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型(会话内)和本地开源模型(通过Ollama)提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对,或生成用于传统机器学习的训练数据。
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