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Kotlin测试模式与最佳实践
kotlin-testing
affaan-m/ECC
137
本指南全面介绍了Kotlin的先进测试模式,使用Kotest和MockK等行业标准工具。详细讲解了完整的TDD工作流(红绿重构)、属性测试、协程测试以及Kover代码覆盖率配置。适用于希望编写健壮、可维护、可扩展的Kotlin代码库的开发者。
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市场数据摄取与向量索引
market-ingest
ruvnet/ruflo
419
该技能用于获取和处理特定股票代码的原始市场数据(OHLCV)。它负责将原始数据标准化为相对OHLCV向量,将其转化为高维嵌入向量,并使用HNSW算法进行索引存储。此流程是进行金融时序模式识别和相似度搜索的第一步,确保了数据的可检索性和分析效率。
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以太坊Keccak-256哈希指南
nodejs-keccak256
affaan-m/ECC
393
本指南解决了在JavaScript/TypeScript环境中,标准Node.js的SHA3-256和以太坊要求的Keccak-256哈希函数之间的关键差异。使用错误的哈希函数会导致函数选择器、事件主题、存储槽和地址等关键数据计算错误。提供了最佳实践和代码示例,指导开发者使用专用库(如ethers, viem)确保计算结果符合以太坊标准。
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行为保持代码重构编排器
orch-refine-code
affaan-m/ECC
173
该技能用于编排行为保持的复杂代码重构流程。当代码结构需要优化(如提取模块、消除冗余、简化嵌套)但核心业务功能必须不变时使用。它遵循严格的多阶段门控机制,确保在整个开发生命周期中,现有测试始终保持绿色,实现安全可靠的重构。
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并行工作流优化引擎
parallel-execution-optimizer
affaan-m/ECC
210
本技能旨在指导用户优化大型、复杂的系统流程(如CI/CD、大规模重构或数据验证)。它要求用户将任务拆分为相互独立的执行通道(Lanes),构建依赖图,批量化读取和检查操作,并严格隔离写入面,从而在不损失正确性的前提下,大幅提高开发和测试的迭代速度。
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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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React/Next.js性能优化指南
react-performance
affaan-m/ECC
378
本技能提供了一套全面的React和Next.js性能优化指南,内容源自Vercel的最佳实践。它系统性地整理了超过70条规则,涵盖了从消除网络瀑布流、优化包体积到服务端组件渲染的各个方面。适用于代码编写、代码审查或重构高性能React应用。
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可组合推荐系统管道架构
recsys-pipeline-architect
affaan-m/ECC
128
用于设计和构建可组合的推荐、排序和信息流管道。它遵循业界标准的六阶段架构模式(源获取→数据增强→过滤→评分→选择→副作用)。适用于所有需要为用户或上下文选择“Top K”项目的场景,如社交信息流、广告排序或RAG重排序等,确保系统具备高鲁棒性和可扩展性。
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跨栈代码库资产审计
repo-scan
affaan-m/ECC
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repo-scan是一款强大的代码库审计工具,能够对大型、复杂的跨技术栈项目进行全面的资产分析。它能将代码文件分类为项目代码、第三方依赖或构建产物,并识别嵌入的外部库和版本。通过生成交互式HTML报告,为代码的归属权、冗余度提供四级评估(核心资产/提取/重构/废弃),是进行单体仓库重构和架构规划的必备利器。
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Ruflo健康检查与修复工具
ruflo-doctor
ruvnet/ruflo
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该工具用于诊断和自动修复Ruflo安装环境中的常见问题。它会全面检查Node.js、npm、git等核心依赖的健康状态,并验证配置、守护进程状态、内存数据库和API密钥等。通过执行指定的修复命令,可以解决内存初始化、守护进程启动和配置重置等问题,确保环境稳定。
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Rust惯用法与最佳实践
rust-patterns
affaan-m/ECC
373
深入学习Rust的惯用法和最佳实践,掌握所有权、生命周期、错误处理(`anyhow`/`thiserror`)、枚举模式匹配、Traits与泛型等高级特性。适用于构建安全、高效、可维护的高性能Rust应用。
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管理智能体记忆和知识迁移
rvf-manage
ruvnet/ruflo
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用于管理和迁移存储在RVF(Ruflo Vector Format)中的智能体记忆。它支持将复杂的知识网络(包括向量嵌入、元数据和因果关系)导出、备份,并安全地在不同项目或团队间进行导入和分享,是维护知识连续性的关键工具。
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