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FP TS 管道流快速参考
fp-pipe-ref
sickn33/agentic-awesome-skills
313
本技能提供 fp-ts 库中 pipe 和 flow 函数的快速参考指南。帮助开发者在 TypeScript 中链式调用函数、组合操作并构建数据管道。包含转换特定值、创建可重用转换管道以及使用 Option 和 Array 等 fp-ts 类型的示例。适用于需要函数组合的函数式编程任务。
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FP TS 类型速查表
fp-types-ref
sickn33/agentic-awesome-skills
199
本技能提供 fp-ts 类型在 TypeScript 中的速查指南。帮助用户根据操作是否异步或涉及错误,在 Option、Either、Task 等类型间做出选择。包含常用导入语句、处理空值的一行代码模式及模式匹配示例。适用于需要类型选择指导或函数式编程导入的开发者。
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GCP 云函数开发部署
gcp-cloud-functions
sickn33/agentic-awesome-skills
246
学习使用 Google Cloud Functions Gen1 和 Gen2 构建和部署事件驱动的无服务器应用程序。涵盖配置 Pub/Sub、Cloud Storage 和 Eventarc 触发器,并通过 gcloud CLI 管理部署。包含 Python 和 Node.js 运行时示例,处理 HTTP 请求、定时任务和数据处理管道,无需维护服务器。适用于在 GCP 上实现无服务器工作负载。
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Google Cloud SQL 数据库管理
gcp-cloud-sql
sickn33/agentic-awesome-skills
88
在 Google Cloud Platform 上部署和管理完全托管的关系型数据库,支持 PostgreSQL、MySQL 和 SQL Server。配置高可用性、自动备份、安全设置及私有 IP 连接。适用于需要 ACID 事务和区域故障转移的生产工作负载。包含 Terraform 配置示例以实现基础设施即代码部署。
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动态渐变设计实现指南
gradient-design
sickn33/agentic-awesome-skills
475
本指南提供了全面的渐变设计实现方案,涵盖Web (CSS)、iOS (SwiftUI) 和跨平台 (Flutter) 的代码示例。适用于需要打造现代、充满活力且视觉冲击力的用户界面,将普通UI元素升级为具有动态过渡和渐变效果的艺术品。
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图像生成与编辑
image-generator
sickn33/agentic-awesome-skills
129
使用Gemini的Nano Banana Pro模型(gemini-3-pro-image-preview)生成和编辑图像。支持文生图、图像编辑、多图合成以及Google搜索接地。提供Python、JavaScript和REST API示例。
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等距设计开发与实现指南
isometric-design
sickn33/agentic-awesome-skills
156
本指南介绍了如何在 Web 和移动端(如 CSS、SwiftUI、Flutter、React Native)中实现等距设计(轴测投影),提供具体的代码示例和核心实现原理。
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设计Jev工作流
jev
wuyoscar/jev-skill
374
学习使用收集的用例、参考和示例来设计Jev辅助工作流。调整模式用于分类、评分或候选选择,包括批量判断和智能体检查点。
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Jev动作选择
jev-act
wuyoscar/jev-skill
230
在浏览器、桌面、游戏或模拟中选择下一个合法动作。为代理提供结构化决策,支持真实AI判断或模拟选项。包含安全检查、模式选择和工作流示例。
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Kotlin 惯用高效编码参考
kotlin
sickn33/agentic-awesome-skills
437
面向 Kotlin 与 Jetpack Compose 的惯用高效编码指南,涵盖集合转换、空安全、函数与 Lambda、类与对象、协程与 Flow、Compose UI 等内容,通过正反示例帮助开发者避免常见反模式。
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大模型应用安全
llm-app-security
sickn33/agentic-awesome-skills
247
通过输入验证、输出控制和租户隔离,保护大模型应用免受提示注入、数据泄露和滥用。实施 OWASP LLM Top 10 缓解措施,提供 Python 和 Node.js 代码示例。
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大模型评估策略与方法
llm-evaluation
sickn33/agentic-awesome-skills
205
掌握大模型应用评估策略,涵盖自动化指标(如 BLEU、ROUGE)、人工评估维度及 LLM-as-Judge 模式。适用于衡量模型性能、对比不同模型或提示词、检测性能回退及验证改进效果。提供 Python 实现示例,帮助构建生产系统信心。
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