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Webiny API抽象层参考

webiny-api-catalog
webiny/webiny-js
192
本文档是Webiny框架的核心API抽象层目录，提供了一套全面的编程参考。它涵盖了从AI模型调用、状态管理（键值存储）、领域事件发布、数据压缩到WebSocket通信等关键功能模块。开发者可以利用这些结构化、高内聚的组件，构建出高可维护性、企业级的应用系统。
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事件发布与领域事件抽象

webiny-api-event-publisher-catalog
webiny/webiny-js
286
本模块提供了实现事件驱动架构（EDA）的核心抽象。它定义了所有业务领域事件的基类 `DomainEvent`，以及负责将事件发布给注册处理器的 `EventPublisher`。使用这些组件可以有效实现服务间的解耦，构建健壮的事件响应式应用。
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事件处理器模式设计

webiny-event-handler-pattern
webiny/webiny-js
419
本技能指南介绍了事件处理器（EventHandler）模式的实现，用于构建健壮的事件驱动架构。它指导如何创建响应系统域事件（生命周期钩子）的处理器，处理事件载荷，并发布自定义域事件。核心原则是：事件处理器必须作为薄层编排器，将所有业务逻辑委托给独立的、可重用的服务抽象层。
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全栈扩展架构骨架

webiny-full-stack-architect
webiny/webiny-js
68
本技能提供了一套标准的全栈扩展架构骨架，用于构建同时包含API服务和管理后台UI的组件。它定义了顶层组件、共享领域层以及必须遵守的入口点注册模式，确保代码在不同运行环境（API/Admin）下的兼容性和正确性。
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AWS基础设施声明式配置

webiny-infrastructure-extensions
webiny/webiny-js
403
该技能提供了一套全面的AWS基础设施管理框架。通过声明式组件和Pulumi处理器，开发者可以定制和管理AWS云资源，包括配置区域、资源标签、OpenSearch集群、VPC网络、自定义域名和蓝绿部署。它全面支持环境条件配置，确保基础设施在开发、预发布和生产环境中的部署一致性和高可靠性。
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用例模式架构实现

webiny-use-case-pattern
webiny/webiny-js
387
本文档详细介绍了用例（UseCase）模式，用于构建健壮的业务逻辑层。它指导如何封装单一业务操作，利用依赖注入(DI)机制，并通过结果（Result）模式实现类型安全的成功和失败流程。内容涵盖了用例的实现、覆盖、以及定义领域特异性错误的最佳实践。
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掌握AI脚本编程与自动化处理

adobe-illustrator-scripting
github/awesome-copilot
462
学习使用ExtendScript (JSX)为Adobe Illustrator编写、调试和优化自动化脚本。掌握完整的AI对象模型和API，能够实现文档、图层、路径、文本等元素的程序化操作，支持数据驱动图形生成、批量处理以及各种格式的导出，大幅提升设计工作流效率。
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障碍物及对策优先级排序

impediment-prioritization
github/awesome-copilot
316
这是一个领域通用的技能，用于根据价值流模型对障碍物和风险进行优先级排序。它通过评估投资回报率（ROI）、实施成本、部署难度和风险因素四个维度，计算出一个综合的优先级分数。该工具帮助用户快速确定最佳的改进或修复顺序，尤其适用于处理审计发现、风险登记册和待办改进项。
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领域驱动设计模型重构

tactical-ddd
tech-leads-club/agent-skills
270
本工具专注于领域模型分析与重构，用于检测和修正“贫血模型”（Anemic Models）。它能识别代码中的行为缺失和封装不良，并指导用户按照领域驱动设计（DDD）的最佳实践，将其重构为包含实体、值对象、聚合根等结构丰富的领域模型。
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Gemini学术论文搜索

gemini-search
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
457
本技能利用Gemini AI模型进行跨领域的广度文献检索。它不局限于简单的关键词匹配，而是能将复杂的研究课题分解为子问题、同义词和相关变体，从而发现更全面、更深入的学术论文。特别适用于需要进行多角度、系统性文献综述的场景，帮助用户建立对知识领域的整体认知。
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科学机器学习资源目录

hugging-science
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
394
Hugging Science 科学资源目录，汇集生物学、化学、物理、气候等 17 个领域的科学数据集、模型与交互式 Space。帮助研究者按领域发现和筛选高质量资源，并通过 datasets、transformers 和 gradio_client 加载使用。
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生成结构化PR描述

git-pr-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
213
该技能通过分析Git提交历史，自动生成结构清晰、客观的Pull Request（PR）描述。它能智能按功能领域分组变更内容，并自动填充摘要、技术说明和系统影响，极大地提升PR文档的专业度和一致性，减少人工编写的精力。
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