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搜索 Cohere ，共找到 78 条记录
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ARM Cortex-M 嵌入式固件开发

arm-cortex-expert
sickn33/antigravity-awesome-skills
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专注于ARM Cortex-M微控制器（如STM32、Teensy）的底层嵌入式固件和驱动开发。能够设计和实现完整的、可编译的驱动模块，覆盖I²C、SPI、UART等多种总线协议。精通实时操作系统、多任务并发模型，并能处理硬件级的内存屏障、DMA同步和缓存一致性问题，确保系统高性能和稳定性。
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动态上下文管理与编排

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能专注于设计和实现高级AI上下文架构。它擅长整合智能记忆系统、向量数据库和知识图谱，确保AI应用在复杂的、多智能体的工作流中保持连贯、相关且可扩展的状态。适用于企业级RAG系统和状态化AI开发。
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AI代码审查专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个综合型的代码审查专家工具，结合了自动静态分析（如SonarQube, CodeQL, Semgrep）和先进的AI能力。它能够对代码进行多层级审查，全面评估安全漏洞、性能瓶颈、架构一致性及可维护性，适用于任何编程语言的CI/CD流程。
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Perplexity数据处理与优化

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能，如查询中的个人身份信息（PII）脱敏，用于验证外部引用源的准确性，通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化，并管理对话上下文，确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。
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跨架构Sentry分布式追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在各种现代应用架构（如单体应用、微服务、无服务器、事件驱动系统、SPA和移动应用）中配置Sentry的错误追踪和性能监控。旨在指导开发者实现连贯的端到端分布式追踪，确保无论系统流程经过多少个运行时或部署目标，都能进行统一的故障排除和性能分析。
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内部叙事构建器

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alirezarezvani/claude-skills
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帮助企业针对员工、投资人、客户、候选人和合作伙伴等不同群体，构建统一但因受众而异的叙事，识别并纠正矛盾，确保信息在所有沟通中保持一致。
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公式推导助手

formula-derivation
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能用于整理和推导研究公式，将零散笔记构建为连贯的推导文档。帮助用户明确理论主线、整理假设、生成可直接用于论文的推导材料。适合需要系统化推导过程或改进理论笔记的研究人员和学生。
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UI设计系统合规性审查

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能提供全面的UI代码审核，旨在确保组件和代码库严格遵守既定的设计系统规范、可访问性标准（WCAG）和前端最佳实践。它会检查设计令牌的合规性（如语义颜色、缩放间距）、组件约定、无障碍访问性、移动端响应式设计以及整体视觉一致性。
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自动化规格文档生成器

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gotalab/cc-sdd
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该工具提供一个完整的、多阶段的规格文档生成流程，包括初始化、需求分析、设计方案和任务分解。它支持交互式和自动模式运行，能确保生成的内容逻辑连贯。最后还会运行一次最终的完整性检查，确保生成的规格是一份可直接投入开发使用的蓝图。
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Cohere API 故障排查工具包

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具旨在自动化收集Cohere API v2的全面诊断证据。它能自动抓取环境信息、SDK版本、API连接状态以及详细的请求和响应日志，将其打包成一个完整的诊断包，极大地简化了用户提交技术支持工单和排查复杂问题的过程。
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Cohere企业级权限与用量管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于为基于Cohere的LLM应用构建企业级的多租户访问控制系统。它实现了基于角色的访问控制（RBAC），为不同团队分配独立的API密钥，并内置了精细化的调用限制和每日预算追踪机制，确保资源使用的安全性和可控性。适用于大型、需要严格隔离和成本管理的复杂后端服务。
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Cohere API V2快速上手指南

cohere-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Cohere API v2的核心功能最小化示例，涵盖了聊天补全、文本嵌入和搜索重排等核心API。它详细介绍了基本使用流程和模式，并提供了TypeScript和Python两种语言的代码示例，是学习和快速集成Cohere AI功能的理想入门资料。
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