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C4组件级架构文档专家

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于根据C4模型生成专家级组件层架构文档。它能将底层的代码级文档综合提炼为高层次的组件架构视图，清晰定义组件边界、服务接口协议（如REST、GraphQL）和依赖关系。适用于复杂软件系统的架构文档编写和组件关系图的绘制。

C4模型系统上下文建模

sickn33/antigravity-awesome-skills

专精于C4模型（Context Level）系统上下文文档的生成。该技能用于定义系统的整体边界，详细记录系统用户（Personas）、核心功能、用户旅程以及外部依赖关系。它提供了一个对非技术人员友好的高层级视图，非常适合进行系统架构设计和需求范围界定。

Django专家：Web API与后端开发

Jeffallan/claude-skills

专注于Django全栈开发和构建高性能的RESTful API。涵盖模型设计、数据库优化（如使用级联关系和索引）、序列化器及视图集（ViewSets）的实现。能够处理复杂的ORM查询优化、权限控制和JWT认证等生产级后端需求，适用于复杂的后端业务逻辑实现。

Django 测试驱动开发

affaan-m/everything-claude-code

介绍使用 pytest-django、factory_boy 与 DRF 工具的 Django TDD 实践，涵盖模型、视图、序列化器与 API 的测试策略和配置。

事件溯源投影模式

projection-patterns

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能指导用户如何为事件溯源系统构建投影和可读模型。它主要用于实现CQRS（命令查询责任分离）模式的读取端，创建物化视图，优化查询性能，或从事件流中聚合数据，从而提高数据查询效率。

零样本时间序列预测模型

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

Odoo 模块开发专家

odoo-module-developer

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导构建自定义 Odoo 模块，涵盖清单、模型、视图、安全配置与 ORM 规范，支持新建模块、扩展模型、排查加载问题，并对已有代码进行最佳实践审查。

零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

.NET MVVM视图模型工具集

github/awesome-copilot

本工具集为.NET应用程序提供实现MVVM（Model-View-ViewModel）模式的核心功能。它通过源代码生成器和基类，简化了可观察属性、命令和数据验证的编写过程，有效减少了样板代码。支持WPF、WinUI 3、MAUI、Avalonia等主流跨平台UI框架。

MVVM视图模型与依赖注入集成

mvvm-toolkit-di

github/awesome-copilot

本技能指导开发者如何将CommunityToolkit.Mvvm ViewModels与Microsoft的依赖注入系统进行集成。核心内容包括使用.NET Generic Host搭建应用的组合根，管理服务生命周期（Singleton, Transient, Scoped），通过构造函数注入依赖，以及在跨平台XAML应用（如WPF, MAUI, Uno）中正确注册和使用消息服务（IMessenger）。

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