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全栈扩展架构骨架
webiny-full-stack-architect
webiny/webiny-js
318
本模板提供了一个全栈扩展的标准化骨架,用于构建同时包含后端 API 服务和前端管理界面的扩展。它强制实现关注点分离,使用共享领域层保证数据一致性,并要求通过特定的入口点注册API和管理代码。适用于需要统一管理界面和复杂后端逻辑的复杂应用场景。
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用例模式业务逻辑开发
webiny-use-case-pattern
webiny/webiny-js
471
本指南介绍了Webiny框架中的用例(UseCase)模式,它是一种用于封装单一业务操作的架构方法。通过用例模式,可以将核心业务逻辑与API调用层分离,提高代码的可测试性和可维护性。文档详细指导了如何使用依赖注入(DI)、Result类型处理成功/失败状态,以及如何定义规范的领域级错误。
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障碍物及对策优先级排序
impediment-prioritization
github/awesome-copilot
70
这是一个领域通用的技能,用于根据价值流模型对障碍物和风险进行优先级排序。它通过评估投资回报率(ROI)、实施成本、部署难度和风险因素四个维度,计算出一个综合的优先级分数。该工具帮助用户快速确定最佳的改进或修复顺序,尤其适用于处理审计发现、风险登记册和待办改进项。
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领域驱动设计模型重构
tactical-ddd
tech-leads-club/agent-skills
428
本工具专注于领域模型分析与重构,用于检测和修正“贫血模型”(Anemic Models)。它能识别代码中的行为缺失和封装不良,并指导用户按照领域驱动设计(DDD)的最佳实践,将其重构为包含实体、值对象、聚合根等结构丰富的领域模型。
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科学机器学习资源发现
hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
266
这是一个为科学研究人员设计的AI/ML资源发现助手。它提供了一个高度筛选的索引,覆盖生物学、化学、气候科学、基因组学等多个科学领域。当用户需要为科学问题寻找合适的模型、数据集或演示时,应使用此技能,引导用户使用Hugging Face等平台进行资源检索和调用。
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生成结构化PR描述
git-pr-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
213
该技能通过分析Git提交历史,自动生成结构清晰、客观的Pull Request(PR)描述。它能智能按功能领域分组变更内容,并自动填充摘要、技术说明和系统影响,极大地提升PR文档的专业度和一致性,减少人工编写的精力。
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高精度数学计算器
calculator
Code-and-Sorts/awesome-copilot-agents
302
该工具用于评估复杂的算术表达式,采用任意精度的小数数学计算,特别适用于金融、科学或工程领域。它能够避免标准浮点数运算导致的精度丢失问题,支持加减乘除、指数和括号运算。
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领域模型压力测试与文档完善
grill-with-docs
mksglu/context-mode
186
这是一个深入的规划评审会,旨在将您的设计方案与现有领域模型进行压力测试。它通过提问、检查代码和现有文档,帮助您消除模糊术语、明确决策边界,并实时更新项目文档,确保方案的架构严谨性和可维护性。
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认证与授权安全总览
auth-sec
yaklang/hack-skills
389
这是一个用于系统性安全测试的入口点,覆盖了身份认证、会话管理和授权控制等核心安全领域。它指导测试人员识别从登录逻辑到JWT、OAuth、CORS、IDOR等现代协议的各种漏洞,适用于任何需要进行安全审计的Web应用。
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AI开源项目仓库搜索
search
taishi-i/awesome-ChatGPT-repositories
482
这是一个专业的开源AI工具库检索系统。它可以搜索超过2500个精选的LLM、ChatGPT相关开源项目,涵盖RAG、AI Agent、NLP、LangChain等多个领域。用户只需输入自然语言描述,系统即可自动解析、提取关键词,并在多个分类中进行精准查找,帮助用户找到最合适的开发资源。
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预发布代码全景审计
ship-gate
alirezarezvani/claude-skills
230
这是一个全面的预生产代码审计工具,能扫描代码库,检查安全、数据库、部署、代码质量、AI/LLM使用、依赖、前端和可观测性等八个关键领域。它会拦截部署操作,直到所有关键问题解决。该工具不依赖特定技术栈,提供详细的通过/失败/手动报告。
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客户成功战略顾问
chief-customer-officer-advisor
alirezarezvani/claude-skills
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为初创公司和创始人提供客户成功(CS)领域的宏观战略支持。核心能力包括:深度分解真实的留存率(区分粗留存和净留存),设计基于客户分层的差异化投资策略,规划CS团队的最佳覆盖模型与规模,以及优化CS组织架构。适用于制定业务增长和资源配置的战略决策。
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