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Mailtrap交易邮件API集成实践
mailtrap-email-integration
affaan-m/ECC
97
本指南详细介绍了如何使用Mailtrap API将交易型邮件发送功能集成到应用中。内容涵盖了关键的最佳实践,包括开发环境(沙箱)与生产环境的严格分离、安全的认证流程以及必要的域名验证设置。适用于开发密码重置、通知等邮件发送功能,并解决开发和测试阶段的邮件交付问题。
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机器学习模型集成方法论
ml-adoption-playbook
affaan-m/ECC
442
这是一份为软件工程师和AI智能体设计的全生命周期方法论。它提供了一个结构化的流程,指导用户如何安全地将机器学习能力整合到现有非ML代码库中。流程涵盖了从问题定义、数据准备、架构解耦(API服务层)、建立基线模型,到最终接入MLOps实践(持续集成和监控)的每一个关键环节。
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文档处理与数据智能提取
nutrient-document-processing
affaan-m/ECC
465
这是一个全面的文档处理API,用于自动化工作流。功能包括格式转换(如PDF、DOCX)、数据提取(文本、表格)、扫描件OCR识别、敏感信息脱敏(PII)、添加水印和数字签名。适用于构建自动化、高效的文档处理流程。
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个人身份信息检测与屏蔽
pii-detect
ruvnet/ruflo
240
该工具用于检测和标记文本、代码或配置中的个人身份信息(PII)。在提交代码、写入日志、存储数据或生成模型响应之前使用,以防止意外泄露电子邮件、密码、社保号或API密钥等各类敏感信息。
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预测市场风险与合规审查
prediction-market-risk-review
affaan-m/ECC
105
该技能用于审查预测市场、篮子或交易代理工作流,确保其在合规性、安全性、数据质量和隐私保护方面的要求。必须在处理用户资产、API密钥或实际交易计划前执行,以规避操作和监管风险。
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全栈项目架构与开发指南
project-guidelines-example
affaan-m/ECC
185
这是一个为全栈项目设计的综合模板,旨在指导开发人员构建高质量、可维护的应用。它详细涵盖了项目的架构设计、Next.js与FastAPI的最佳文件结构、标准代码模式(如API响应和自定义Hook),以及如何集成AI服务,确保项目开发流程的标准化和高效化。
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生物医学文献检索与分析
pubmed-database
affaan-m/ECC
150
本指南提供了一个系统性的生物医学文献检索和数据提取工作流。内容涵盖了使用MeSH词汇和高级字段标签构建复杂的PubMed查询,设置日期和文献类型过滤器,并提供了基于NCBI E-utilities的Python API工作流。适用于进行系统综述、文献挖掘和科研数据监控。
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Quarkus微服务开发模式
quarkus-patterns
affaan-m/ECC
142
这是关于使用Quarkus 3.x构建云原生、事件驱动微服务架构的指南。内容涵盖了RESTful API设计、使用Apache Camel进行事件消息传递、利用Hibernate Panache进行数据访问、事务管理、以及高级的日志上下文处理(MDC)。适用于构建健壮、可扩展、可维护的企业级系统。
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Quarkus事件驱动开发测试
quarkus-tdd
affaan-m/ECC
226
本指南专注于Quarkus 3.x的测试驱动开发(TDD)流程,特别针对事件驱动架构。它整合了JUnit 5、Mockito、REST Assured、Apache Camel和JaCoCo等工具,帮助开发者实现高代码覆盖率(80%+)。适用于开发新功能、修复Bug或重构复杂的事件服务和REST API。
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Quarkus项目验证与测试全流程
quarkus-verification
affaan-m/ECC
411
这是一个全面的Quarkus微服务CI/CD质量门禁流程。它指导开发者完成关键的开发阶段:构建验证、静态代码分析、单元/集成/API测试(带覆盖率检查)、依赖安全扫描、GraalVM原生编译测试和性能负载测试(K6)。确保代码在合并或部署前达到高质量标准。
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React Native/Expo生产级开发模式
react-native-patterns
affaan-m/ECC
325
本指南涵盖构建生产级React Native和Expo应用的最佳实践。它详细介绍了Expo Router导航、状态分离、使用TanStack Query和Zod进行数据获取、高效列表渲染、样式选择以及调用原生API等核心模式,确保代码结构合理且性能优异。
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模型网关:多模态大模型路由
routerbase-model-gateway
sickn33/antigravity-awesome-skills
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RouterBase模型网关提供了一个统一的、兼容OpenAI的API接口,用于将请求智能路由到多个大型语言模型(如GPT、Claude、Gemini等)。它帮助开发者简化多模型调用流程,实现基于成本、延迟和质量的智能故障切换(Fallback),并支持复杂的多模态任务管理。
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