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高性能 FastAPI API 专家指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
204
本指南是构建高性能、异步优先 API 的专家级资源。它深度覆盖了使用 FastAPI、SQLAlchemy 2.0 和 Pydantic V2 的最佳实践。内容涵盖微服务架构、WebSocket、OAuth2 安全、全面的测试策略、性能优化和现代 DevOps 流程，旨在帮助用户掌握构建可扩展、生产级 Python Web 服务所需的所有知识。
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FastAPI 路由生成器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化 FastAPI 路由创建，指导开发者遵循最佳实践，生成并校验涵盖 Python、Node.js、Go 及微服务架构的后端服务代码。
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FastAPI 路由构建与最佳实践

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了一套创建健壮、可扩展的 FastAPI 路由的完整模式。它涵盖了最佳实践，包括实现认证逻辑（必需/可选依赖），使用 Pydantic 定义结构化响应模型，以及正确设置 HTTP 状态码。适用于需要构建结构化、安全且符合规范的 Python 后端 API 的场景。
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FastAPI生产级项目模板

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该模板提供生产级别的FastAPI项目结构，集成了异步模式、依赖注入、中间件和全面的错误处理机制。适用于从零开始构建高性能的RESTful API、微服务或复杂的后端系统，确保代码结构符合最佳工程实践。
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Fidel API 自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Rube MCP 使用 Composio 的 Fidel API 工具集，实现流程自动化，先发现最新工具架构，再管理连接、执行多工具任务，确保会话复用与分页完备。
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过滤查询构建器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供 API 过滤查询构建指导，涵盖 REST、GraphQL、OpenAPI、认证等设计模式，生成生产就绪代码并对照常见标准校验。
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Firecrawl高级故障排查指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南专为解决难以诊断的复杂 Firecrawl 抓取问题。当标准排查方法失败时使用，例如抓取内容为空、爬取任务卡死或 Webhook 无法触发等。它采用系统性的分层隔离技术，从 API 连接、目标 URL 可访问性到内容质量进行诊断，以精确定位故障原因。
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Firecrawl架构模式与设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了Firecrawl的三种核心架构模式：按需爬取、定时爬取和实时数据管道。帮助用户根据项目的数据量、延迟要求和业务复杂度，选择最合适的爬虫架构。适用于构建高可扩展、生产级的爬虫基础设施，支持知识库和RAG系统构建。
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Firecrawl CI/CD 自动化测试配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南指导用户配置 Firecrawl 的 CI/CD 集成。它涵盖了使用 GitHub Actions设置自动化测试流程，包括API密钥管理、单元测试和实时的集成测试。用于确保网页爬取功能在每一次代码修改或合并时都能自动验证，保证数据提取的准确性和系统稳定性。
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Firecrawl错误诊断与修复指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份全面的Firecrawl API快速诊断手册，用于解决常见的API错误和响应码。内容涵盖了API密钥验证、速率限制、配额用尽、单页应用（SPA）内容渲染失败等关键问题。无论您是在调试失败的网络爬取任务，还是在解决爬取作业故障，本指南都提供了具体的修复步骤和代码示例。
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网页爬取与内容抓取工作流

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流提供核心机制，用于将复杂的实时网站内容转换为干净、结构化的、适用于大型语言模型（LLM）的Markdown格式。它支持单页抓取、深度站点爬取以及大规模异步内容爬取，是构建健壮内容摄取管道的理想方案，能够可靠地从网页中提取结构化信息。
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结构化数据提取与批量网页抓取

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个高级工作流，用于执行复杂的网页数据采集任务。它支持三大功能：使用JSON Schema或自然语言提示进行LLM驱动的结构化数据提取；高效批量抓取多个已知URL；以及快速生成网站地图，发现目标站点所有可访问的URL。适用于需要结构化、可编程类型数据而非原始文本内容的场景。
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