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搜索 Flow ，共找到 3818 条记录
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完成开发分支并集成

finishing-a-development-branch
jnMetaCode/superpowers-zh
136
这是一个专业的开发工作流收尾技能。它要求开发者首先完成测试验证，然后根据环境（如普通仓库或工作区）提供结构化的选项。技能负责安全地执行开发分支的收尾工作，包括本地合并、创建Pull Request、清理工作区和删除分支，确保版本控制流程的完整性。
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代码审查请求流程指南

requesting-code-review
jnMetaCode/superpowers-zh
127
本指南提供了一套系统化的代码审查请求流程，用于在完成任务、实现重要功能或合并代码前，主动发现并解决问题。它强调“早审查，勤审查”，指导用户如何获取正确的Git SHA和使用结构化模板提交请求，确保审查者能专注于代码本身，从而系统性地提升代码质量和开发效率。
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KubeSphere DevOps CI/CD 流水线管理

kubesphere-devops-overview
kubesphere/kubesphere
311
本指南详细介绍了KubeSphere的DevOps功能，提供完整的持续集成/持续部署（CI/CD）流程管理。它集成了Jenkins，支持图形化和Jenkinsfile两种流水线配置，并利用ArgoCD实现GitOps模式的自动化多集群部署。适用于软件项目全生命周期的DevOps实践。
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KubeSphere持续集成/部署管理

kubesphere-devops-pipeline
kubesphere/kubesphere
249
本技能用于管理KubeSphere DevOps中的持续集成/持续部署（CI/CD）流程。它利用Kubernetes自定义资源（CRs）来定义、触发和监控复杂的构建工作流，实现云原生自动化。适用于在Kubernetes环境中自动化应用的构建、测试和部署流程。
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与智能体进行沟通协作

chat-with-agent
agentscope-ai/QwenPaw
492
本技能用于实现智能体之间的沟通与协作。当您需要向特定专业智能体咨询意见、请求计划、寻求审核或进行上下文连续的对话时使用。它支持前台实时对话和后台异步任务提交，是构建复杂多智能体工作流的核心工具。
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KubeSphere DevOps租户操作指南

kubesphere-devops-tenant
kubesphere/kubesphere
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本指南专为KubeSphere DevOps的命名空间级租户用户设计。它详细介绍了如何在不具备集群管理员权限的情况下，通过使用KubeSphere专用的API和OAuth令牌来进行安全、受限的DevOps操作，确保了严格的资源隔离性。
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AI与机器学习知识体系教练

02-ai-ml-learning
24kchengYe/human-skill-tree
192
本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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技能卡语义搜索与检索

skill-search
lsdefine/GenericAgent
163
这是一个强大的工具，用于对超过105K的技能卡知识库进行语义搜索。它允许用户通过编程或命令行，根据关键词或上下文，高效地检索出最匹配的技能卡。无需复杂配置，开箱即用，是开发流程中进行技能发现和知识检索的理想选择。
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单细胞注释数据分析框架

anndata
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
472
AnnData是一个用于处理单细胞和高维注释矩阵的核心Python框架。它提供了一个标准化的数据结构来存储实验测量值（X）及其丰富的元数据（obs, var）。用户可以使用此工具读取和写入多种格式（如h5ad, zarr），并进行数据子集提取、合并和复杂的分析操作，是生物信息学工作流程的关键工具。
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Benchling平台SDK与API集成

benchling-integration
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
407
本工具提供了一套全面的集成方案，用于自动化Benchling云平台中的实验数据管理。它通过Python SDK和REST API，支持对生命科学核心实体进行编程访问，包括注册表管理（DNA、RNA、蛋白质）、库存跟踪、电子实验记录本（ELN）条目、工作流程和数据仓库查询。适用于搭建复杂的自动化流程和大规模的研发数据同步。
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生物信息学：多数据库统一接口

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
285
这是一个全面的Python库，提供了对40多个生物信息学数据库（如UniProt, KEGG, ChEMBL等）的编程访问接口。适用于复杂的生物学工作流，包括跨数据库ID映射、代谢通路分析、蛋白质序列检索和序列相似性搜索等，实现数据整合和自动化分析。
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分布式大数据计算框架

dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
206
Dask是一个强大的Python库，用于处理超出内存限制或需要跨多机并行计算的大型数据集。它可以扩展传统的pandas和NumPy操作（DataFrame/Array），并处理非结构化数据（Bags）。适用于大规模数据抽取、转换、加载（ETL）、数据分析和分布式机器学习任务。
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