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卡尔帕锡编码守则

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为 LLM 助手编写、审查和重构代码提供行为守则，强调最简方案、明确假设、精确变更以及可验证的成功标准，避免常见失误。

C#异步编程最佳实践

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本指南提供了关于C#异步编程的全面最佳实践，旨在帮助开发者编写出高性能、健壮的异步代码。内容涵盖命名规范、任务返回类型选择、异常处理、以及任务并行和取消机制。掌握这些实践，可以有效避免死锁和性能瓶颈，提升代码质量。

C# 代码文档最佳实践指南

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本指南详细介绍了使用XML注释为C# API编写文档的最佳实践。它涵盖了如何规范地撰写<summary>、<param>、<returns>、构造函数、属性和异常等各个部分的文档。遵循这些最佳实践，可以确保代码库具有高度的可维护性和可读性，极大地提升了开发效率。

C# 模型上下文服务器构建

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本技能旨在指导使用C#和.NET构建一个完整的、生产级别的模型上下文协议（MCP）服务器。内容涵盖了先进架构模式，如Host构建、依赖注入、结构化日志配置以及实现功能强大的工具。适用于构建需要标准化通信和工具调用能力的AI代理或复杂后端服务。

现代 MSTest 最佳实践

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围绕 MSTest 3.x/4.x，介绍项目配置、生命周期管理与断言用法，帮助 .NET 团队书写规范、现代的单元测试。

NUnit 单元测试最佳实践

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指导如何构建 NUnit 测试项目、组织标准与数据驱动用例、命名策略、防止耦合，并配合约定的断言与 Mock 方案，确保测试清晰、独立、可重复。

TUnit单元测试最佳实践

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本文档详细介绍了使用TUnit框架进行高效单元测试的最佳实践。内容涵盖了项目配置、遵循AAA模式的测试结构、数据驱动测试（Data-Driven Tests）的实现，以及使用强大的流畅断言（Fluent Assertions）进行验证。同时指导用户如何利用生命周期钩子（Hooks）和处理高级测试场景，是进行.NET单元测试的权威指南。

XUnit 单元测试最佳实践

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介绍 XUnit 单元测试的项目设置、标准与数据驱动方案、断言、模拟和测试组织方法，帮助在 .NET 中构建清晰可靠的测试代码。

Python GPU高性能加速

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能模拟专家级的GPU优化工程师，旨在将运行在CPU上的Python代码（例如科学计算、机器学习、物理模拟或图像处理）转化为高度优化的GPU加速代码。它利用CuPy、Numba CUDA和Warp等专业库，在NVIDIA GPU上实现数十倍到千倍的性能提升，适用于复杂的科学计算和大规模数据处理场景。

竞争性科研基金提案撰写

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能用于指导用户为主要的科研基金机构（如NSF、NIH、DOE、DARPA、NSTC等）撰写具有竞争力的研究提案。它全面涵盖了提案的关键组成部分，包括项目意义、创新性叙述、预算规划、以及遵守各机构特定格式和要求，旨在帮助学术和研发人员提高提案的成功率。

领域模型深度校验与提炼

mattpocock/skills

这是一个用于深度校验和完善系统领域模型的交互工具。它通过提出一系列尖锐、深入的问题，迫使用户对计划的每个细节、术语和边界做出精确定义。它会自动检查代码、现有文档和用户描述之间的矛盾，确保设计的逻辑一致性，系统性地更新领域上下文（CONTEXT.md）和架构决策记录（ADRs）。

Karpathy编码纪律检查器

alirezarezvani/claude-skills

基于Karpathy的编码原则，该工具帮助开发者在编码、审查和提交代码时保持高度纪律性。它强制用户明确假设、追求代码极简、进行外科手术式修改，并定义可验证的目标，从而有效防止模型和人类开发者过度设计和代码膨胀。

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