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API速率限制与配额管理
rate-limiting-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
130
本技能提供一套全面的API速率限制解决方案,支持滑窗、令牌桶等多种高级算法,并利用Redis实现分布式状态管理。可用于保护核心API免受过载请求,实现基于用户、端点或API Key的分级配额管理,有效防止暴力破解和滥用行为。
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Ravenseotools 工具自动化流程
ravenseotools-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
185
通过 Composio 的 Rube MCP 自动发现 Ravenseotools 工具架构、确认连接并调用 `RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL` 执行任务,遵守先查工具、复用会话与分页处理等规范。
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Ray数据处理平台
ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
76
Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理,支持 CPU/GPU 流式执行,兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态,集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train,适合批量推理、ETL 与大规模预处理。
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Ray Train 分布式协调
ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
64
Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练,从单机扩展到多节点集群,自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索,帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。
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RDS 实例配置助手
rds-instance-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
324
本技能在用户询问 RDS 实例部署规范时自动触发,提供配置步骤、标准校验以及与 AWS 组件协同的落地方案。
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Re Amaze自动化
re-amaze-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
81
通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动化 Re Amaze 操作:先搜索当前工具架构,再确认连接状态,最后按模式执行工具调用,确保每个工作流都符合规范。
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React/Next.js性能优化最佳实践
react-best-practices
sickn33/antigravity-awesome-skills
419
本指南由Vercel维护,全面涵盖了React和Next.js应用的性能优化,包含45条规则。适用于开发新组件、实现客户端或服务端数据获取、重构代码,或系统性地优化应用的包体大小和加载速度,确保高性能用户体验。
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React 组件生成器
react-component-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
462
提供 React 组件自动生成指导,覆盖可访问性、性能和现代前端实践,输出生产就绪代码并校验标准。
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React组件组合模式指南
react-composition-patterns
tech-leads-club/agent-skills
97
本指南提供了构建灵活、可维护React组件的最佳实践和架构模式。它旨在解决组件属性过多(boolean prop proliferation)的问题,推荐使用复合组件、状态提升和Context Provider等高级模式。适用于重构大型组件库、设计可扩展API或进行组件架构审查。
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React 上下文配置
react-context-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
180
自动化提供 React 上下文配置指导,涵盖最佳实践、可投产代码和验证步骤,适用于现代 Web 前端开发场景。
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React全栈架构与高级开发专家
react-expert
Jeffallan/claude-skills
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该技能专注于构建使用React 19、服务器组件(Server Components)和Next.js App Router的现代化、生产级React应用。核心能力涵盖复杂状态管理、性能优化、数据获取和严格的TypeScript类型检查。适用于架构大型前端系统,掌握从组件开发到完整全栈流程的全部最佳实践。
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ReactFlow高级图形架构模式
react-flow-architect
sickn33/antigravity-awesome-skills
168
本方案提供了一套完整的ReactFlow应用架构,用于构建复杂的生产级流程图。内容涵盖了核心挑战,包括实现可折叠的树状层次导航、通过增量渲染和Memoization进行性能优化,以及使用Reducer模式实现健壮的复杂状态管理(支持撤销/重做)。
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