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搜索 Express ，共找到 109 条记录
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艺术风格设计系统撰写专家

artistic
bergside/awesome-design-skills
294
本技能旨在成为艺术风格设计系统专家，帮助用户创建一套完整、可落地的设计规范。它不仅覆盖了高对比度的艺术视觉风格、设计令牌，还深入指导如何构建符合WCAG 2.2 AA标准的组件和交互流程，适用于设计师和工程师的协作。
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活力设计系统指南

energetic
bergside/awesome-design-skills
187
本指南提供了一套专业级、全面的设计系统开发规范，旨在指导构建一个充满活力、大胆、几何风格的UI。它详细定义了从颜色令牌、间距规则到组件状态和可访问性（WCAG 2.2 AA）的各项约束，确保产出的设计指引可以直接投入工程和设计实践，保证系统的高度一致性。
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表达性设计系统规范

expressive
bergside/awesome-design-skills
309
一套专业的设计系统撰写指南，用于为工程和设计人员提供可直接执行的规范。它定义了“表达性”风格的品牌调性、基础设计令牌（色彩、排版、间距）和组件实现规则，并严格遵循 WCAG 2.2 AA 可访问性标准，确保产品界面的高度统一和可用性。
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复古设计系统指南

retro
bergside/awesome-design-skills
460
这是一套专业的复古（Retro）设计系统撰写指南。它为设计师和工程师提供了从零到一构建设计系统的全流程指导，涵盖了高对比度配色、独特的排版规范、间距系统、以及严格的WCAG 2.2 AA可访问性标准。它确保交付的UI既有复古的美感，又具备极高的可用性和一致性。
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批量 RNA-seq 定量分析流程

bulk-rnaseq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
212
将 bulk RNA-seq 的 FASTQ 及 Salmon、STAR、featureCounts 定量结果整理为基因水平计数矩阵，涵盖 nf-core/rnaseq 流程、生物学重复、链特异性与质量控制，并衔接 PyDESeq2 差异表达分析。
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通路富集分析

pathway-enrichment
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
296
对基因列表或排名数据进行通路和基因集富集分析，使用 gseapy、Enrichr 等工具。支持 ORA、GSEA、ssGSEA 及功能分析，涵盖 GO、KEGG、Reactome 等数据库。适用于解读差异表达结果、CRISPR 筛选结果及聚类标记，识别过度代表的生物通路。
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Power Query M表达式管理

power-query
data-goblin/power-bi-agentic-development
124
本指南深入讲解了在语义模型分区中使用Power Query M表达式的最佳实践。内容涵盖了如何编写、优化和验证表达式，重点包括保持查询折叠以提高性能，进行早期行过滤和列剪枝，以及利用Power Query API进行数据验证和调试。
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PHP现代开发最佳实践

php
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本文档是一份全面的PHP现代开发最佳实践参考指南。它详细介绍了涵盖类型安全（严格类型、联合类型）、面向对象编程（如构造函数提升、枚举、match表达式）、数组处理、异常错误处理和现代字符串操作等多个领域的最佳实践。旨在帮助开发者将遗留代码升级为更现代、更高效、更具可读性的代码。
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Cron定时任务诊断校验

cron-doctor
sickn33/antigravity-awesome-skills
197
一个专业的Cron表达式诊断工具。它能深度校验和描述定时任务表达式，防止因语法通过但逻辑错误的“静默失败”。它特别检测了不可能日期、混淆的逻辑语义、资源突刺、步进漂移等五个常见陷阱，帮助用户准确理解和部署定时任务。
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后端架构与API设计模式

backend-patterns
affaan-m/ECC
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本指南全面介绍了可扩展的后端架构模式，涵盖了Repository、Service和Middleware等设计原则。它提供了使用Node.js、Express和Next.js构建健壮API的最佳实践，内容包括RESTful API结构、数据库查询优化（防止N+1问题）、事务处理和Redis缓存集成。适用于需要构建高性能、可维护的服务器端应用开发人员。
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Cron 定时任务调度

cron-schedule
ruvnet/ruflo
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使用 CronCreate 和五字段 cron 表达式，调度持久的会话内后台工作器，按固定时钟执行安全审计、性能优化、记忆整合和代码库映射；会话结束后仍需运行的任务可改用系统调度器。
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结构化文本解析：正则与LLM决策框架

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/ECC
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这是一个实用的决策框架，指导用户在结构化文本（如表格、试题、发票）解析时，选择使用正则表达式还是大型语言模型（LLM）。核心思路是：利用低成本、确定性的正则匹配处理大部分（95-98%）的常见模式，并引入置信度评分机制，只在遇到低置信度的边界案例时，才调用昂贵的LLM进行二次校验，从而实现成本和精度的最佳平衡。
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